一、引言
1.1 研究背景与意义
在全球人口老龄化趋势愈发明显的当下，诸如骨关节炎、类风湿性关节炎这类关节疾病的发病率不断攀升，进而使得人工关节置换手术的需求呈现出激增态势。人工关节置换手术作为治疗终末期关节疾病的有效手段，能够显著缓解患者疼痛，提升关节功能与生活质量。据相关数据统计，仅在过去的十年间，我国人工关节置换手术量便以每年超过 15% 的速率增长 ，预计到 2030 年，年手术量将突破 200 万例。
传统的医疗 3D 打印技术在制造人工关节时，大多依赖单一的 CT 影像进行建模。这种方式虽然在一定程度上能够满足基本的打印需求，但由于 CT 影像信息的局限性，难以在打印过程中同时兼顾精度与效率。一方面，单一 CT 影像可能无法全面、精准地呈现患者骨骼的复杂结构与细微特征，这就容易导致打印出的人工关节与患者骨骼的实际匹配度欠佳，影响手术效果与患者术后的康复情况；另一方面，为了追求更高的打印精度，往往需要耗费大量的时间进行数据处理与打印操作，这不仅降低了生产效率，还增加了医疗成本。
本研究创新性地提出了基于 MCP（Model Context Protocol）协议的多模态模型优化方案。该方案的核心在于通过融合 X 光与 CT 影像数据，充分发挥两种影像数据的优势，实现对患者骨骼结构的更全面、更精准认知。X 光影像能够清晰展现骨骼的整体形态与大致结构，而 CT 影像则能提供高分辨率的断层图像，呈现骨骼的内部细节。将这两种影像数据进行融合，就如同为医生和工程师提供了一把全方位了解患者骨骼状况的 “钥匙”。
在此基础上，利用 MCP 协议实现多模态模型间的高效通信与协同工作。MCP 协议作为一种专门为模型间上下文传递设计的标准化协议，能够打破不同模型之间的 “数据孤岛”，实现信息的快速、准确交互。通过 MCP 协议，我们可以根据融合后的影像数据，动态调整 3D 打印参数，使打印过程更加贴合患者骨骼的个性化特征。在打印人工髋关节时，可以根据患者髋臼的具体形态和尺寸，实时调整打印喷头的运动轨迹、材料挤出速度等参数，从而实现精密人工关节的个性化制造。这种个性化制造的人工关节与患者骨骼的匹配度更高，能够有效降低术后并发症的风险，如关节松动、磨损等，提高手术的成功率与患者的满意度。
1.2 研究目标
本研究的核心目标是构建一套多模态数据驱动的 3D 打印流程，以实现精密人工关节的高效、精准制造。具体而言，主要包括以下两个方面：
提升人工关节与患者骨骼的匹配度：通过深入融合 X 光与 CT 影像数据，运用先进的图像处理与分析算法，精确提取患者骨骼的关键特征与几何信息。在此基础上，利用多模态模型进行精细化建模，使模型能够高度还原患者骨骼的真实形态与结构。基于此模型进行 3D 打印，制造出的人工关节能够与患者骨骼实现紧密贴合，最大限度地提高匹配度。这样一来，不仅可以增强人工关节在体内的稳定性，减少术后松动、移位等并发症的发生概率，还能优化关节的力学性能，使其更接近人体自然关节的运动方式，从而显著提升患者的术后生活质量。
优化 3D 打印过程：借助 MCP 协议强大的通信与协作能力，实现多模态模型之间的无缝对接与信息共享。通过实时获取和分析融合后的影像数据，动态调整螺旋 CT 扫描参数，如管电压、管电流、螺距等，以获取更优质的扫描图像，为后续的建模与打印提供更准确的数据支持。同时，基于多模态模型对打印路径进行智能规划，充分考虑人工关节的复杂形状和内部结构，优化打印喷头的运动轨迹，避免不必要的空行程和重复打印，从而提高打印效率，减少打印时间与材料浪费。此外，通过 MCP 协议还能够实现对打印过程的实时监控与反馈调整，及时发现并解决打印过程中出现的问题，确保打印质量的稳定性和可靠性。