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人工关节磨屑的显微单视图深度估计方法研究

人工关节磨屑蕴含着丰富的摩擦学信息，其三维形貌特征可反映人工关节假体不同的磨损形式和机理，因此，磨屑的三维信息获取对人工关节材料磨损性能的研究具有重要意义。将三维重建技术引入光学显微图像处理领域，进行人工关节磨屑显微图像分析，不仅可以提高磨屑三维分析的自动化水平，还可以降低获取磨屑三维信息的成本，具有重要的工程应用价值。单视图三维重建方法不能满足磨屑三维信息提取要求，为提高获取的三维信息的精度，本文提出一种基于SA-UNet网络获取人工关节磨屑三维信息的方法，实现从单一视图下磨屑三维信息的快速获取。首先，构建一个可预测三维信息的深度估计网络SA-UNet；然后，使用光学显微镜和激光共聚焦显微镜分别收集磨屑的二维图像和深度图，并利用透视变换使二维图像和深度图相对应，获得训练样本。最后，通过图像语义分割提取目标磨屑区域，消除图像背景的干扰；经数据扩充后，共建成7854个样本数据集对SA-UNet网络进行训练，使SA-UNet网络可以通过光学显微二维图像预测磨屑的深度图；采用100张图像进行测试，以激光共聚焦显微镜的三维信息作为参考。对比实验结果表明，本文方法所获取深度图的平均相对误差(