一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法

1.本发明属于生物医学工程领域，特别涉及一种数字孪生脑投射技术。


背景技术：

2.随着科学技术的不断进步，人们对大脑的了解也变得越来越迫切。对大脑较全面的了解不但可以有效的分析大脑发病机理，同时还可以更加有效的保护大脑，在大脑受到创伤时给大脑最佳的治疗方案，避免二次伤害。
3.使用医学图像进行组织分割与三维建模技术，高度还原了机体内部组织结构特性，结合研究对象参数，能够有效的模拟不同场景对机体的影响，分析外部刺激在机体内部的传导机理，减少机体实验带来的伤害和资源浪费。目前这种方法已经熟练的引用于医学、物理学、化学等各个领域(见专利：zl 201710710028.8，zl202111566360.4，论文：头颈部数字化三维断面解剖及可视化研究)。然而具有个体本征结构特性的结构建模与投射是精准分析的关键。为了获得更加精准的分析个体在研究场景中，外界刺激对机体的作用机制，必须保证个体本征结构能够精准的投射到计算机中。因此实现具有近似机体特性的投射数据索引数据集建立成为了该技术的关键。为了保证数据集与真实活人的影像尽量保持一致，使用恒温环境对新鲜尸体进行脑体素多模态影像采集，采集时一方面要记录采集设备的采集参数，另外一方面还要对尸体进行保温处理。完成脑影像采集后，对尸体进行冷冻、切片、定型、恢复温度、拍照获得脑断面影像数据集。将两种数据集使用人工标注+深度学习算法实现精准分割，建立组织与脑体素多模态影像映射关系。为个体本征脑快速投射建立映射关系。实现具有个体本征结构特性的数字孪生脑计算机投射。
4.目前对已有的且方案跟本发明比较接近的专利技术调研如下：
5.zl 201710710028.8《数字脑可视化方法、装置、计算设备及存储介质》，提供了一种数字脑可视化方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：当接收到数字脑可视化请求时，获取数字脑可视化请求中的待可视化脑图像，该待可视化脑图像包括tof模态下磁共振造影脑图像和t1模态下磁共振造影脑图像，使用预设的脑血管分割算法提取tof模态下磁共振造影脑图像中的脑血管结构，使用预设的提取算法提取t1模态下磁共振造影脑图像中的脑组织结构，对提取的脑血管结构和脑组织结构进行三维配准，得到配准后的脑部图像并绘制输出，从而提高了脑组织与脑血管配准融合的准确性，提高了数字脑可视化的准确性，进而提高了数字脑可视化效果。
6.该专利涉及到医学图像处理行业的数字脑可视化问题，但是数据源的获取并未做详细的阐述，同时并未涉及到个体本征脑如何投射到计算机系统相关技术的描述与保护。
7.zl202111566360.4《一种用于数字人和实体的虚实融合方法及系统》提供了一种用于数字人和实体的虚实融合方法及系统，属于增强现实技术领域，该方案实现将数字人和实体机机械结构的虚实融合。该专利虽然提到了数字人与实体结合，但是仅以骨骼为依据，对其他组织并未描述。特别是数字人基础数据获取方法、制作方式也并未提及保护。同时并未涉及到个体本征脑如何投射到计算机系统相关技术的描述与保护。
8.目前对已有的且方案跟本发明比较接近的论文调研如下：
9.第三军医大学刘光久博士的博士毕业论文《头颈部数字化三维断面解剖及可视化研究》第一部分提到了使用冰冻尸体制作数字人影像数据集，在多模态脑影像采集与脑断面影像制作上虽然与本专利方式比较接近。但是该技术使用的是与活体人体差异较大的冰冻尸体来完成，切片影像也使用的是冰冻状态来往成。并未涉及与真实人体最接近的新鲜尸体脑体素多模态脑影像采集与温度恢复后脑断面影像采集。同时对于具有个体差异的本征脑如何使用该技术实现计算机投射未作相关描述和保护。


技术实现要素：

10.为解决上述技术问题，本发明提出一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，具体为：利用个体本征脑体素多模态脑影像制备具备个体本征特性的数字孪生脑的投射系统。
11.本发明采用的技术方案为：一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，包括：
12.s1、采集死亡时间小于2小时的尸体头部脑体素多模态医学影像数据集；
13.s2、对尸体进行排液、冷冻处理，待尸体完全硬化后使用数控铣床将尸体切割成厚度一致的切片；
14.s3、采用玻片对每个切片进行定型，然后将切片温度恢复至36.5℃，使用高清数码相机进行拍照，获得每一张切片的断面照片，从而建立尸体头部断面高清影像数据集；
15.s4、结合解剖学知识，对标注数据集中每个切片中的组织进行识别和标注；
16.s5、将步骤s4的识别与标注结果投影到尸体头部脑体素多模态医学影像数据中，得到不同区域、不同组织在多模态影像中的索引；从而建立头部脑体素多模态影像数据集与人体头部组织投射数据集；
17.s6、在相同影像采集参数下，采集当前待分析用户的脑部体素多模态影像数据；
18.s7、根据步骤s5建立的头部脑体素多模态影像数据集与人体头部组织投射数据集，实现当前待分析用户的本征脑体素分割与定义；
19.s8、利用云点重建技术实现当前待分析用户本征脑的重建，得到当前待分析用户对应的数字孪生脑投射。
20.本发明的有益效果：本发明采用鲜尸(死亡时间小于2小时)头部多模态医学影像数据集(ct影像、mri影像数据集、meg影像数据集)，结合冰冻尸体断层切片、定型、复温后的断面图像数据集，根据组织在不同物理场中的显影情况，对尸体头部组织在不同物理场中进行标注，使用多模态融合的方法构建数字孪生脑多模态影像学组织索引数据库，为个体脑影像组织提取提供索引参考。同时，个体根据索引数据库多模态影像采集参数采集本征多模态脑影像，获得的影像数据集根据索引数据库实施组织提取，将个体本征脑组织结构信息投射到计算机系统，从而获得具有个体本征特性的数字孪生脑。
附图说明
21.图1为本发明的具有个体本征特性的数字孪生脑投射实现过程；
22.图2为本发明的脑体素多模态影像数据集建立过程；
23.图3为脑部端面影像数据集建立过程；
24.图4为投射索引数据集建立过程；
25.图5为个体本征数字孪生脑计算机投射过程。
具体实施方式
26.为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图对本发明内容进一步阐释。
27.为了保证数字孪生脑与本体脑的高度一致性，数字孪生脑特性(组织结构特性、组织参数特性以及组织分布特性等)需要做到与个体本征脑特性的一致。为了获取近似实际人体多物理场脑影像数据集，使用恒温+保温的方式实施脑体素多模态影像采集，采集时并记录好设备采集参数，为后期个体本征脑体素影像采集提供设备采集参数的参考依据。在对实体完成脑体素多模态影像采集后，采用冷冻、切片、恢复温度、拍照的方法获得脑断面影像。对两类数据集实施个人标注+深度学习的算法实现头部脑体素多模态影像数据集与人体头部组织投射数据索引，最后在获得个体本征脑体素多模态影像数据集后利用已得到的尸体头部脑体素多模态影像数据集与人体头部组织投射数据索引的映射关系，在结构上，实现个体本征脑数字孪生脑投射，详细流程如图1所示。
28.通常多模态影像学组织索引数据库是该技术的核心部分，因此要做到索引数据库组织索引与多模态影像显影值高度一致，并且要完全能解析出人体组织。本发明提供了一种用于建立高精度数字孪生脑组织索引的方法。如图2，首先，获取一具正常死亡2小时以内，且头部组织未发生病变及损伤的新鲜尸体，在获得尸体后对尸体进行35-37摄氏度的保温处理，保证在多模态影像采集时尸体还保持在人体正常温度范围(36-37.5℃)，在采集时，影像采集环境控制在正常的实验温度，正常的实验温度为17-25℃，并对尸体进行35-37摄氏度的温度保持处理。获得鲜尸头部脑体素多模态影像数据集。采集时需要记录下设备不同模态的设备控制参数，为后期个体的多模态影像采集提供参考。这里的多模态具体包括mri影像、ct影像、meg影像数据集。
29.如图3，在完成多模态影像数据采集后，需要对尸体进行排液处理，防止尸体在冷冻时，体液物态变化引起的器官破裂。需要排除约体重的1/15的液体后，实施尸体冷冻，冷冻大约1-2周，待尸体完全硬化再使用数控铣床将尸体切割成1mm厚的薄片，将切割下来的切片使用厚度小于1mm的玻片定型后，对其进行温度恢复，温度恢复在36.5℃的恒温恢复室完成，待切片整体温度达到36.5℃时，使用高清数码相机进行拍照，获得每一张切片的断面照片，从而构建成鲜尸体头部断面高清影像数据集。
30.为了获得更加准确的脑部组织结构体素信息，精准的图像分割就变得非常重要。如图4，为了获得更加精准的多模态医学影像数据组织索引，以断面影像数据集为标注数据集，以多模态医学影像数据集为训练集，结合解剖学知识，使用目视解译+深度学习的方法，对断面组织进行识别和标注，通过目视解译对断面影像数据集进行组织类型与组织边界的标注，并通过深度学习将标注的结果投影到多模态影像中，从而获得不同区域、不同组织在多模态影像中的索引。由此建立头部脑体素多模态影像数据集与人体头部组织投射数据集。
31.当投射索引数据集建立完成之后，在相同影像采集参数下，任意个体的脑部体素
多模态影像与投射索引将自动建立映射关系。如图5所示，任意个体按照新鲜尸体脑体素多模态影像采集参数完成影像采集后，将建立个体本征脑影像数据集。该数据集利用新鲜尸体建立的投射数据索引数据集自动建立完成组织映射函数，实现个体本征脑体素分割与定义。分割和定义完成后个体本征脑结构投射映像建立完成，利用云点重建技术实现个体本征脑的重建，从而系统完成具有个体本征特性的数字孪生脑投射。此时个体本征脑将数字化的投射到计算机中来，实现结构上的数字孪生。
32.本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。