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本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于数字孪生的骨科植入手术智能辅助监测方法，包括：获取骨科植入手术中植入件与骨骼接触表面不同位置的压力时序数据序列以及植入件上不同位置的力量时序数据序列，将压力时序数据序列划分为若干个异常压力数据序列段，获取每个异常压力数据序列段中每个压力数据的疑似异常程度，筛选出每个压力时序数据序列对应的相关力量时序数据序列，获取每个异常压力数据序列段中每个压力数据的异常程度，从而得到优化压力时序数据序列，构建骨科植入数字孪生模型，用以进行骨科植入手术的监测。本发明通过准确的检测出异常压力数据，从而构建出精确的骨科植入数字孪生模型，提高了骨科植入手术的监测效果。

本发明提供一种基于数字孪生的人工瓣膜支架性能预测方法，包括以下步骤：获取瓣膜支架的材料参数和几何特征；实时监控瓣膜支架在体外模拟服役的服役数据；对服役数据进行预处理；建立疲劳力学模型；对疲劳力学模型建立模型耦合，进行降阶模型分析，建立动态更新的数字孪生模型；利用数字孪生模型对瓣膜支架的输出数据进行仿真计算，得到瓣膜支架数字孪生模型的仿真数据；数字孪生模型的仿真数据与服役数据进行比较，验证数字孪生模型的准度；建立剩余寿命预测模块；建立寿命评估模块，将剩余寿命预测模型中输出的剩余寿命作为输入，将剩余寿命与预设值进行对比，当超出预设值时，发出预警。本发明提高了瓣膜支架力学性能预测精度。