数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品与

本技术涉及计算机，具体涉及一种数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品。背景技术：1、随着机器人技术、导航技术和数据处理技术的发展，为了更好地完成手术且减少术中宝贵时间的占用，术前规划意义重大。2、目前关节置换手术，医生在术前就会对手术方案进行规划。传统的规划流程包括：(1)将患者医学影像信息及基本信息录入规划系统，(2)借助规划系统进行分割与三维重建，(3)医生选择合适的假体型号后在生成的骨骼模型上比对该假体模型是否适合，且规划假体模型的位姿。上述规划流程过程中，可对假体型号及假体模型位姿进行可视化调整。3、目前的规划流程中，假体模型的位姿调整依赖医生经验，容易引入人为误差，且花费医生大量时间、精力。技术实现思路1、本技术实施例的目的是提供一种数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品，以实现自动优化调整假体模型的位姿的效果。2、本技术的技术方案如下：3、第一方面，提供了一种数据处理方法，该方法包括：4、确定骨骼模型的截骨平面；5、分别确定骨骼模型对应截骨平面的骨骼截面数据，以及假体模型对应截骨平面的假体截面数据，其中，假体模型与骨骼模型对应；6、基于骨骼截面数据和假体截面数据，确定假体模型的位姿优化数据。7、在本技术的一些实施例中，骨骼截面数据包括第一图像的图像数据，其中，第一图像包括截骨面区域，8、假体截面数据包括第二图像的图像数据，其中，第二图像包括假体面区域，9、分别确定骨骼模型对应截骨平面的骨骼截面数据，以及假体模型对应截骨平面的假体截面数据，包括：10、基于截骨平面和相机的位置，分别确定第一图像的图像数据和第二图像的图像数据，其中，第一图像为截骨平面上截骨面区域在相机中的成像，第二图像为截骨平面上假体面区域在相机中的成像。11、在本技术的一些实施例中，基于骨骼截面数据和假体截面数据，确定假体模型的位姿优化数据，包括：12、基于第一图像的图像数据和第二图像的图像数据，确定复合图像；13、将复合图像输入位姿调整模型中，得到假体模型的二维调整数据；其中，位姿调整模型为基于深度强化学习得到的模型；14、基于截骨平面和相机的位置，将二维调整数据转换为三维调整数据，得到假体模型的位姿优化数据。15、在本技术的一些实施例中，第一图像和第二图像都有三个图层，基于第一图像的图像数据和第二图像的图像数据，确定复合图像，包括：16、对第一图像二值化后取一个图层，确定截骨面区域和第一背景像素区域；17、对第二图像二值化后取一个图层，确定假体面区域和第二背景像素区域；18、基于截骨面区域、第一背景像素区域、假体面区域和第二背景像素区域，确定复合图像。19、在本技术的一些实施例中，在基于截骨面区域、第一背景像素区域、假体面区域和第二背景像素区域，确定复合图像之后，还包括：20、分别计算截骨面区域的第一几何中心和假体面区域的第二几何中心，以及截骨面区域和假体面区域的摆放覆盖率；21、基于第一几何中心和第二几何中心，以及摆放覆盖率，确定位姿调整模型的目标函数；22、其中，目标函数用于表征：通过移动和旋转假体面区域使得摆放覆盖率大于预设摆放覆盖率阈值的情况下，以使第一几何中心和第二几何中心之间的距离小于预设距离阈值。23、在本技术的一些实施例中，摆放覆盖率基于如下方式确定：24、获取假体模型投影在截骨平面上的第一面积，以及骨骼截面的第二面积；25、将第一面积与第二面积的比值，确定为摆放覆盖率。26、在本技术的一些实施例中，基于骨骼截面数据和假体截面数据，确定假体模型的位姿优化数据，包括：27、基于骨骼截面数据和假体截面数据，分别确定骨骼截面的第一中心点和第一主轴，以及假体截面的第二中心点和第二主轴；28、基于第一中心点、第一主轴、第二中心点、第二主轴，确定假体模型的位姿优化数据。29、在本技术的一些实施例中，确定骨骼模型的截骨平面，包括：30、确定与骨骼模型对应的假体模型的第一位姿数据；31、基于截骨规则对第一位姿数据进行调整，将调整位姿后的假体模型底面所在平面确定为骨骼模型的截骨平面。32、在本技术的一些实施例中，确定与骨骼模型对应的假体模型的第一位姿数据，包括：33、获取骨骼模型的第一坐标系，以及骨骼模型对应的假体模型的第二坐标系；34、将第一坐标系和第二坐标系对齐，得到假体模型的初始平移变换矩阵；35、基于初始平移变换矩阵，确定与骨骼模型对应的假体模型的第一位姿数据。36、第二方面，提供了一种数据处理装置，该装置包括：37、第一确定模块，用于确定骨骼模型的截骨平面；38、第二确定模块，用于分别确定骨骼模型对应截骨平面的骨骼截面数据，以及假体模型对应截骨平面的假体截面数据，其中，假体模型与骨骼模型对应；39、第三确定模块，用于基于骨骼截面数据和假体截面数据，确定假体模型的位姿优化数据。40、在本技术的一些实施例中，骨骼截面数据包括第一图像的图像数据，其中，第一图像包括截骨面区域，41、假体截面数据包括第二图像的图像数据，其中，第二图像包括假体面区域，42、第二确定模块具体用于：43、基于截骨平面和相机的位置，分别确定第一图像的图像数据和第二图像的图像数据，其中，第一图像为截骨平面上截骨面区域在相机中的成像，第二图像为截骨平面上假体面区域在相机中的成像。44、在本技术的一些实施例中，第三确定模块包括：45、第一确定单元，用于基于第一图像的图像数据和第二图像的图像数据，确定复合图像；46、第二确定单元，用于将复合图像输入位姿调整模型中，得到假体模型的二维调整数据；其中，位姿调整模型为基于深度强化学习得到的模型；47、调整单元，用于基于截骨平面和相机的位置，将二维调整数据转换为三维调整数据，得到假体模型的位姿优化数据。48、在本技术的一些实施例中，第一图像和第二图像都有三个图层，第一确定单元具体用于：49、对第一图像二值化后取一个图层，确定截骨面区域和第一背景像素区域；50、对第二图像二值化后取一个图层，确定假体面区域和第二背景像素区域；51、基于截骨面区域、第一背景像素区域、假体面区域和第二背景像素区域，确定复合图像。52、在本技术的一些实施例中，第三确定模块还包括：53、计算单元，用于分别计算截骨面区域的第一几何中心和假体面区域的第二几何中心，以及截骨面区域和假体面区域的摆放覆盖率；54、第三确定单元，用于基于第一几何中心和第二几何中心，以及摆放覆盖率，确定位姿调整模型的目标函数；55、其中，目标函数用于表征：通过移动和旋转假体面区域使得摆放覆盖率大于预设摆放覆盖率阈值的情况下，以使第一几何中心和第二几何中心之间的距离小于预设距离阈值。56、在本技术的一些实施例中，计算单元具体用于：57、获取假体模型投影在截骨平面上的第一面积，以及骨骼截面的第二面积；58、将第一面积与第二面积的比值，确定为摆放覆盖率。59、在本技术的一些实施例中，第三确定模块具体用于：60、基于骨骼截面数据和假体截面数据，分别确定骨骼截面的第一中心点和第一主轴，以及假体截面的第二中心点和第二主轴；61、基于第一中心点、第一主轴、第二中心点、第二主轴，确定假体模型的位姿优化数据。62、在本技术的一些实施例中，第一确定模块包括：63、第四确定单元，用于确定与骨骼模型对应的假体模型的第一位姿数据；64、第五确定单元，用于基于截骨规则对第一位姿数据进行调整，将调整位姿后的假体模型底面所在平面确定为骨骼模型的截骨平面。65、在本技术的一些实施例中，第四确定单元具体用于：66、获取骨骼模型的第一坐标系，以及骨骼模型对应的假体模型的第二坐标系；67、将第一坐标系和第二坐标系对齐，得到假体模型的初始平移变换矩阵；68、基于初始平移变换矩阵，确定与骨骼模型对应的假体模型的第一位姿数据。69、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现本技术实施例任一所述的数据处理方法的步骤。70、第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现本技术实施例任一所述的数据处理方法的步骤。71、第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行本技术实施例任一所述的数据处理方法的步骤。72、本技术的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：73、在本技术实施例中，通过确定骨骼模型的截骨平面，然后分别确定骨骼模型对应截骨平面的骨骼截面数据，以及假体模型对应截骨平面的假体截面数据，基于骨骼截面数据和假体截面数据，对假体模型的摆放位姿数据进行优化，进而得到假体模型的位姿优化数据，如此对假体模型的位姿调整时，可无需依赖医生经验，可自动对假体模型的位姿进行优化，提升了假体模型位姿优化的效率以及精确性。74、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。