一种个性化血管血栓三维结构建模方法及系统

本发明涉及计算机图像仿真，尤其涉及一种个性化血管血栓三维结构建模方法及系统。

背景技术：

1、血管血栓是一种常见的血管病变，可能导致心脏病、脑卒中等严重疾病，甚至危及生命。随着医学技术的日益进步，计算机仿真建模技术在临床诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用，尤其是对于血管血栓的评估至关重要。

2、目前，血管血栓的三维结构建模方法可以帮助医生更好地了解血栓的形态、大小和位置。然而，现有的血管血栓三维建模方法存在以下问题：(1)建模过程繁琐，需要花费大量时间和精力；(2)建模结果不够准确；(3)建模方法缺乏针对性，不能满足个体差异的需求。

3、因此，为了解决上述问题，本发明提出了一种基于数字医学图像的个性化血管血栓三维结构建模方法，有助于对血管血栓进行准确定位和定量化分析。

技术实现思路

1、本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种个性化血管血栓三维结构建模方法及系统，能够解决现有建模方法所存在的费时费力、建模结果不准确及差异化缺失的问题，有助于对血管血栓进行准确定位和定量化分析。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种个性化血管血栓三维结构建模方法，所述方法包括以下步骤：

3、获取具有目标血管段和血栓的数字医学图像数据，并对所述数字医学图像数据进行预处理；

4、将预处理后的数字医学图像数据导入由血管分割算法、血栓自动识别算法及表面重建算法构建而成的三维逆向自动化建模平台进行三维重建，得到个性化血管血栓三维可视化模型。

5、其中，所述数字医学图像数据为二维ct计算机断层扫描图像数据或mri磁共振成像图像数据。

6、其中，所述预处理包括图像减噪处理、图像增强处理、图像平滑化处理和图像标准化处理。

7、其中，所述血管分割算法是由基于阈值的算法、基于边缘检测的算法及基于区域生长的算法之中的一种或多种构成，用以提取目标血管段特征。

8、其中，所述血栓自动识别算法是由基于形态学特征的算法、基于灰度特征的算法及基于机器学习的算法之中的一种或多种构成，用以识别血栓的位置区域和轮廓形态。

9、其中，所述表面重建算法是由基之于体素表面重建的算法、基于网格表面重建的算法及基于插值表面重建的算法中的一种或多种构成，用以识别血栓的位置区域和轮廓形态，用以根据所提取的目标血管段特征和所识别的血栓的位置区域和轮廓形态，建立个性化血管血栓三维可视化模型。

10、其中，所述方法进一步包括：

11、根据个性化血管血栓三维可视化模型，确定血栓在目标血管段中的具体分布位置。

12、本发明实施例还提供了一种个性化血管血栓三维结构建模系统，包括：

13、图像获取及处理单元，用于获取具有目标血管段和血栓的数字医学图像数据，并对所述数字医学图像数据进行预处理；

14、三维逆向建模单元，用于将预处理后的数字医学图像数据导入由血管分割算法、血栓自动识别算法及表面重建算法构建而成的三维逆向自动化建模平台进行三维重建，得到个性化血管血栓三维可视化模型。

15、其中，所述预处理包括图像减噪处理、图像增强处理、图像平滑化处理和图像标准化处理。

16、其中，所述血管分割算法是由基于阈值的算法、基于边缘检测的算法及基于区域生长的算法之中的一种或多种构成，用以提取目标血管段特征；

17、所述血栓自动识别算法是由基于形态学特征的算法、基于灰度特征的算法及基于机器学习的算法之中的一种或多种构成，用以识别血栓的位置区域和轮廓形态；

18、所述表面重建算法是由基之于体素表面重建的算法、基于网格表面重建的算法及基于插值表面重建的算法中的一种或多种构成，用以识别血栓的位置区域和轮廓形态，用以根据所提取的目标血管段特征和所识别的血栓的位置区域和轮廓形态，建立个性化血管血栓三维可视化模型。

19、实施本发明实施例，具有如下有益效果：

20、本发明通过对具有目标血管段和血栓的数字医学图像数据进行预处理后，导入由血管分割算法、血栓自动识别算法及表面重建算法构建而成的三维逆向自动化建模平台进行三维重建，快速得到个性化血管血栓三维可视化模型，从而解决了现有建模方法所存在的费时费力、建模结果不准确及差异化缺失的问题，有助于对血管血栓进行准确定位和定量化分析。

技术特征：

1.一种个性化血管血栓三维结构建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的个性化血管血栓三维结构建模方法，其特征在于，所述数字医学图像数据为二维ct计算机断层扫描图像数据或mri磁共振成像图像数据。

3.如权利要求1所述的个性化血管血栓三维结构建模方法，其特征在于，所述预处理包括图像减噪处理、图像增强处理、图像平滑化处理和图像标准化处理。

4.如权利要求1所述的个性化血管血栓三维结构建模方法，其特征在于，所述血管分割算法是由基于阈值的算法、基于边缘检测的算法及基于区域生长的算法之中的一种或多种构成，用以提取目标血管段特征。

5.如权利要求4所述的个性化血管血栓三维结构建模方法，其特征在于，所述血栓自动识别算法是由基于形态学特征的算法、基于灰度特征的算法及基于机器学习的算法之中的一种或多种构成，用以识别血栓的位置区域和轮廓形态。

6.如权利要求5所述的个性化血管血栓三维结构建模方法，其特征在于，所述表面重建算法是由基之于体素表面重建的算法、基于网格表面重建的算法及基于插值表面重建的算法中的一种或多种构成，用以识别血栓的位置区域和轮廓形态，用以根据所提取的目标血管段特征和所识别的血栓的位置区域和轮廓形态，建立个性化血管血栓三维可视化模型。

7.如权利要求1所述的个性化血管血栓三维结构建模方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

8.一种个性化血管血栓三维结构建模系统，其特征在于，包括：

9.如权利要求8所述的个性化血管血栓三维结构建模系统，其特征在于，所述预处理包括图像减噪处理、图像增强处理、图像平滑化处理和图像标准化处理。

10.如权利要求8所述的个性化血管血栓三维结构建模系统，其特征在于，所述血管分割算法是由基于阈值的算法、基于边缘检测的算法及基于区域生长的算法之中的一种或多种构成，用以提取目标血管段特征；

技术总结
本发明提供一种个性化血管血栓三维结构建模方法，包括获取具有目标血管段和血栓的数字医学图像数据，并对数字医学图像数据进行预处理；将预处理后的数字医学图像数据导入由血管分割算法、血栓自动识别算法及表面重建算法构建而成的三维逆向自动化建模平台进行三维重建，得到个性化血管血栓三维可视化模型。本发明还提供一种个性化血管血栓三维结构建模系统。实施本发明，能够解决现有建模方法所存在的费时费力、建模结果不准确及差异化缺失的问题，有助于对血管血栓进行准确定位和定量化分析。

技术研发人员：张祥雷,程鸿宇,林博远,李斯斯
受保护的技术使用者：温州大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14