回归模型训练与消融规划方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及热消融，具体涉及回归模型训练与消融规划方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、热消融技术（射频消融或微波消融）是一种对待消融目标针对性加热，从而对待消融目标实现不可逆的热损伤的技术。

2、在热消融过程中，为了提高消融准确率尽可能避免对待消融目标以外的其他组织造成热损伤，需要对待消融目标进行定位和分析，从而预先设计出消融针的穿刺路径、分布方式、消融时间以及消融功率。现阶段，通常需要人为基于目标对象的核磁共振成像（magnetic resonance imaging， mri）图像或电子计算机断层扫描（computedtomography，ct）图像和个人经验，大致确定消融针的穿刺路径、分布方式、消融时间以及消融功率。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术提供了一种回归模型训练与消融规划方法、装置、设备及介质，以解决消融针的分布方式、消融时间以及消融功率的预测依赖个人经验的问题。

2、第一方面，本技术提供了一种回归模型训练方法，所述方法包括：

3、获取包含消融目标的样本图像、消融针物理模型集合、消融针的分布方式集合、消融时间集合、消融功率集合以及消融目标与血管之间的最短距离集合；

4、根据样本图像、预设生物传热规则、预设热物性参数以及预设温度评估规则，构建安全边界样本三维模型；

5、获取目标消融针的穿刺路径；

6、分别从消融针物理模型集合、消融针的分布方式集合、消融时间集合、消融功率集合以及消融目标与血管之间的最短距离集合中提取一个元素进行组合，得到至少一种目标消融针属性组合；

7、根据预设生物传热规则、预设热物性参数、每一种目标消融针属性组合以及目标消融针的穿刺路径，预测目标消融针在安全边界样本三维模型中，消融消融目标后生成的与每一种目标消融针属性组合对应的热量分布；

8、根据预设温度评估规则以及每一种热量分布，评估每一种目标消融针属性组合对应的等温面曲面；

9、利用三维傅里叶曲面表征方法，确定每一种目标消融针属性组合对应的等温面曲面的球谐波函数系数，得到每一种目标消融针属性组合对应的球谐波函数系数；

10、将所有目标消融针属性组合分别对应的球谐波函数系数、以及所有的目标消融针属性组合，输入至回归模型中，训练回归模型，直至达到训练停止条件，获取训练后的回归模型。

11、在上述技术方案中，分别从消融针物理模型集合、消融针的分布方式集合、消融时间集合、消融功率集合以及消融目标与血管之间的最短距离集合中提取一个元素进行组合，得到至少一种目标消融针属性组合；进而预测目标消融针在安全边界样本三维模型中消融消融目标后，生成的每一种目标消融针属性组合对应的热量分布，以便于评估每一种目标消融针属性组合对应的等温面曲面，进而获取每一种目标消融针属性组合对应的球谐波函数系数。而后将所有的目标消融针属性组合、获取的所有目标消融针属性组合对应的球谐波函数系数输入至回归模型进行训练，使回归模型能够预先学习到不同球谐波函数系数与目标消融针属性组合中各个元素之间的对应关系，那么在训练结束后，回归模型就能够学习到球谐波函数系数、消融针类型、消融针的分布方式、消融时间、消融功率以及消融目标与血管之间的最短距离之间的对应关系。进而可以根据输入至训练后回归模型中的球谐波函数系数、消融针类型以及消融目标与血管之间的最短距离，准确又快速的预测合理的消融针的分布方式、消融时间、消融功率，不再依赖个人经验，降低了热消融技术的应用门槛。

12、在一些可选的实施例中，根据样本图像、预设生物传热规则、预设热物性参数以及预设温度评估规则，构建安全边界样本三维模型，包括：

13、根据样本图像，构建样本三维模型，样本三维模型中包括消融目标的三维模型；

14、根据预设生物传热规则以及预设热物性参数，确定样本三维模型的热量分布；

15、根据预设温度评估规则以及样本三维模型的热量分布，确定样本三维模型的等温面曲面；

16、根据预设温度阈值以及样本三维模型的等温面曲面，在样本三维模型中，选取包括消融目标的三维模型，且消融目标的三维模型的平面被预设温度阈值对应等温面曲面覆盖的三维模型，并将选取的三维模型确定为消融目标对应的安全边界样本三维模型。

17、在上述技术方案中，基于样本图像构建包括消融目标的三维模型的样本三维模型，进而根据预设生成传染规则以及预设热物性参数确定三维模型的热量分布，以便于后续根据预设温度评估规则以及样本三维模型的热量分布，确定样本三维模型的等温面曲面。从而可以在样本三维模型中，选取包括消融目标的三维模型，且消融目标的三维模型的平面被预设温度阈值对应等温面曲面覆盖的安全边界样本三维模型。使得安全边界样本三维模型的平面可以被精准的覆盖在预设温度阈值对应等温面曲面内，从而可以精准的限制消融消融目标时的消融区域，避免将其他地方的组织纳入消融范围。便于后续仅对消融目标所在消融区域的热量分布进行预测时，可以排除其他非消融区域对热量分布的影响，进而提高回归模型的预测准确率。

18、在一些可选的实施例中，根据样本图像，构建样本三维模型，包括：

19、利用图像分割算法从样本图像中分割出血管的三维图像以及消融目标的三维图像；

20、利用预设重建算法分别对血管的三维图像和消融目标的三维图像进行三维重构，得到待优化三维模型；

21、抽取待优化三维模型的顶点，对待优化三维模型进行多边形处理，得到处理后三维模型；

22、优化处理后三维模型表面的网格质量，得到待拟合三维模型；

23、拟合待拟合三维模型的非均匀有理b样条曲面，将拟合后的待拟合三维模型确定为样本三维模型。

24、在上述技术方案中，自动从样本图像中分割出血管的三维图像以及消融目标的三维图像，从而对分割出的三维图像进行重建，以得到可以反映消融目标和血管之间位置关系的待优化三维模型，对待优化三维模型进行多边形处理，网格质量优化以及非均匀有理b样条曲面拟合的优化操作，将优化后得到的三维目标确定为样本三维模型，提高样本模型中重建的消融目标的三维模型，血管等三维模型的准确性，进而可以得到精确反映消融目标和血管之间位置关系的样本三维模型，为后续操作步骤提供了精确的三维模型，进而提高回归模型训练的精确程度。此外，不需要人为通过肉眼对ct图像或mri图像中的消融目标以及血管进行辨别，从而去限制消融目标的消融区域，在应用过程中进一步提高消融的精确性。

25、第二方面，本技术提供了一种消融规划方法，所述方法包括：

26、获取包含待消融目标的图像、预设温度评估规则、预设生物传热规则以及预设热物性参数；

27、根据图像，构建目标三维模型，目标三维模型包括图像中血管的三维模型，以及待消融目标的三维模型；

28、根据目标三维模型、预设生物传热规则、预设热物性参数，以及预设温度评估规则，确定安全边界三维模型，安全边界三维模型中包括待消融目标的三维模型和待消融目标所在消融区域中血管的三维模型；

29、遍历待消融目标的三维模型与血管的三维模型之间距离，得到待消融目标的三维模型与血管的三维模型之间的最短距离；

30、根据预设的强约束条件和弱约束条件，以及目标三维模型，确定消融针消融待消融目标时的穿刺路径；

31、利用三维傅里叶曲面表征方法，确定安全边界三维模型平面的球谐波函数系数，得到安全边界三维模型对应的球谐波函数系数；

32、将安全边界三维模型对应的球谐波函数系数、预设消融针类型以及最短距离输入至利用如第一方面所述回归模型训练方法训练后得到的回归模型中，预测并输出消融时间、消融针的分布方式以及消融功率。

33、在上述技术方案中，能够自动根据预设的强约束条件和弱约束条件，以及目标三维模型，确定消融针消融待消融目标时的穿刺路径，不再需要人为根据个人经验进行确定，大大提高穿刺路径的确定效率的同时，还考虑了预设的强约束条件和弱约束条件相比人工确定的方式提高了穿刺路径的精度。基于训练后的回归模型自动预测并输出安全边界三维模型对应的球谐波函数系数、预设消融针类型以及最短距离对应的消融时间、消融针的分布方式以及消融功率，不需要人工基于mri图像或ct图像以及个人经验判断相应的消融时间、消融针的分布方式以及消融功率，也不需要对回归模型进行现场训练。提高了消融时间、消融针的分布方式以及消融功率预测效率以及准确率的同时，还不需要对个人的专业水平提出很高的要求，大大降低热消融技术的应用门槛。

34、在一些可选的实施例中，根据预设的强约束条件和弱约束条件，以及目标三维模型，确定消融针消融待消融目标时的穿刺路径，包括：

35、根据强约束条件，确定消融针在目标三维模型中的可行进针区域；

36、基于弱约束条件，在可行进针区域中确定穿刺路径与可行进针区域中风险结构的距离、穿刺路径与脏器包膜法向量的夹角以及消融针穿越脏器的距离，风险结构包括大血管、骨骼以及胆囊；

37、根据穿刺路径与体内风险结构的距离、穿刺路径与脏器包膜法向量的夹角以及消融针穿越脏器的距离，在可行进针区域中构建风险函数；

38、利用帕累托优化方法优化风险函数，直至达到优化停止条件；

39、根据优化后的风险函数，确定消融针消融待消融目标时的穿刺路径。

40、在上述技术方案中，优先根据强约束条件确定消融针在目标三维模型中的可行进针区域，进而基于弱约束条件，在可行进针区域中基于弱约束条件确定穿刺路径与风险结构的距离、穿刺路径与脏器包膜法向量的夹角以及消融针穿越脏器的距离，从而构建风险函数，以表征穿刺路径对可行进针区域中组织的风险。进而利用帕累托优化方法优化风险函数，以减小穿刺路径对可行进针区域中组织的风险，直至达到优化停止条件，以根据优化后的风险函数，确定消融针消融待消融目标时的穿刺路径。考虑了穿刺路径对大血管、骨骼以及胆囊等风险结构以及穿越脏器的影响，大大提高了穿刺路径的可靠性，此外，不再需要人工基于mri图形或ct图形规划穿刺路径，转而能够自动规划穿刺路径大大提高了穿刺路径的规划效率，同时减少对个人经验的依赖。

41、在一些可选的实施例中，强约束条件包括穿刺路径规避的风险结构，穿刺深度小于消融针的长度以及穿刺路径与脏器包膜法向量的夹角大于或等于预设值。

42、在一些可选的实施例中，弱约束条件包括穿刺路径远离的可行进针区域中的风险结构，穿刺路径与脏器包膜法向量的夹角，以及消融针穿越脏器的距离。

43、在一些可选的实施例中，在根据预设的强约束条件和弱约束条件，以及目标三维模型，确定消融针消融待消融目标时的穿刺路径之前，方法还包括：

44、在安全边界三维模型中，监测待消融目标的三维模型与血管的三维模型之间的最短距离；

45、当血管的三维模型对应的血管类型为小血管，且最短距离大于第四预设值时，将血管的三维模型从安全边界三维模型中删除。

46、在上述技术方案中，当血管的三维模型对应的血管类型为小血管，且待消融目标的三维模型与血管的三维模型之间的最短距离大于第四预测值时，就将该血管的三维模型从安全边界三维模型中删除，进而在后续确定穿刺路径时，可以减少一些限制，从而加快穿刺路径的确定效率，进而加快消融时间、消融针的分布方式以及消融功率预测的效率。

47、第三方面，本技术提供了一种回归模型训练装置，所述装置包括：

48、第一获取模块，用于获取包含消融目标的样本图像、消融针物理模型集合、消融针的分布方式集合、消融时间集合、消融功率集合以及消融目标与血管之间的最短距离集合；

49、第一构建模块，用于根据样本图像、预设生物传热规则、预设热物性参数以及预设温度评估规则，构建安全边界样本三维模型；

50、第二获取模块，用于获取目标消融针的穿刺路径；

51、提取模块，用于分别从消融针物理模型集合、消融针的分布方式集合、消融时间集合、消融功率集合以及消融目标与血管之间的最短距离集合中提取一个元素进行组合，得到至少一种目标消融针属性组合；

52、第一预测模块，用于根据预设生物传热规则、预设热物性参数、每一种目标消融针属性组合以及目标消融针的穿刺路径，预测目标消融针在安全边界样本三维模型中，消融消融目标后生成的与每一种目标消融针属性组合对应的热量分布；

53、评估模块，用于根据预设温度评估规则以及每一种热量分布，评估每一种目标消融针属性组合对应的等温面曲面；

54、第一确定模块，用于利用三维傅里叶曲面表征方法，确定每一种目标消融针属性组合对应的等温面曲面的球谐波函数系数，得到每一种目标消融针属性组合对应的球谐波函数系数；

55、训练模块，用于将所有目标消融针属性组合分别对应的球谐波函数系数、以及所有的目标消融针属性组合，输入至回归模型中，训练回归模型，直至达到训练停止条件，获取训练后的回归模型。

56、第四方面，本技术提供了一种消融规划装置，所述装置包括：

57、第三获取模块，用于获取包含待消融目标的图像、预设温度评估规则、预设生物传热规则以及预设热物性参数；

58、第二构建模块，用于根据图像，构建目标三维模型，目标三维模型包括图像中血管的三维模型，以及待消融目标的三维模型；

59、第二确定模块，用于根据目标三维模型、预设生物传热规则、预设热物性参数，以及预设温度评估规则，确定安全边界三维模型，安全边界三维模型中包括待消融目标的三维模型和待消融目标所在消融区域中血管的三维模型；

60、遍历模块，用于遍历待消融目标的三维模型与血管的三维模型之间距离，得到待消融目标的三维模型与血管的三维模型之间的最短距离；

61、第三确定模块，用于根据预设的强约束条件和弱约束条件，以及目标三维模型，确定消融针消融待消融目标时的穿刺路径；

62、第四确定模块，用于利用三维傅里叶曲面表征方法，确定安全边界三维模型平面的球谐波函数系数，得到安全边界三维模型对应的球谐波函数系数；

63、第二预测模块，用于将安全边界三维模型对应的球谐波函数系数、预设消融针类型以及最短距离输入至利用如第一方面所述回归模型训练方法训练后得到的回归模型中，预测并输出消融时间、消融针的分布方式以及消融功率。

64、第五方面，本技术提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面任一个回归模型训练方法，或上述第二方面任一个消融规划方法。

65、第六方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面任一个回归模型训练方法，或上述第二方面任一个消融规划方法。