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據此，Mimics根據骨骼不同區域的灰度值以及經驗公式可以計算出對應區域的密度，并在此基礎上賦予彈性模量及泊松比等力學材料屬性，很好地解決了為模型分配材料屬性的問題，可以進行Ansys求解。綜合上述，將骨骼從無限分解成為有限的單元進行力學求解，體現出有限元分析的本質特征。
單元劃分數目、賦材料屬性數量有限元分析的精確度也與單元網格的劃分密切相關，單元的個數越多，網格越密，模型網格質量也越高，所得結果也越接近真實;同理，賦予骨骼材料屬性數量越多，其分布就越接近真實骨骼。但無限制地細分單元和材料屬性，使運算量以及數據統計量增多，徒然耗費時間及人力，因而合理地劃分材料屬性數量以減少運算量、縮短運算時間是進行有限元分析的重要前提。Mimics最大能將材料等分成400種，探討合理的賦材料屬性數量為本試驗主要目的。
試驗結果分析本試驗所有標本均成功進行了三維重建、體網格劃分、賦材料屬性以及有限元力學分析。力學數值的統計學處理結果顯示：①標本1，5，6，7，9，10的對照組與各試驗組比較P < 0.05，標本2，3，4，8，11，12的對照組與試驗組比較P>0.05。傳統方法把骨骼簡化成密質骨及松質骨，并認為二者內部材料分布以及力學屬性是均一的，與真實情況相去甚遠，事實上密質骨、松質骨也是由不同生物材料構成的復合體，這些材料各具不同的灰度值、表觀密度值及力學屬性，賦予三維模型材料屬性越多，與真實情況就越接近。在賦材料屬性方而，將骨骼等分成不同數量級的方法優于傳統。本試驗對照組和各試驗組結果有異同之處，并非完全否定賦材料屬性方法，可以把骨骼材料看成是密質骨和松質骨兩種材料進行有限元分析以簡化計算及統計量。應該看到，傳統方法難以滿足個性化的骨骼有限元分析的要求，骨骼的密度在不同個體可以有較大差異，傳統方法對此差異無能為力，而將骨骼等分成不同數量級，根據灰度值進行賦材料屬性則較好地解決了這個問題。②試驗組組別之間比較各P>0.89，賦予骨骼10種材料屬性即可滿足有限元分析的需求，而無需更細分以至加大運算量及數據統計量。
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