心脏三维结构重建方法及系统与流程

本发明涉及三维心脏建模，尤其涉及心脏三维结构重建方法及系统。

背景技术：

1、心脏三维结构重建方法是三维心脏建模技术领域的一个关键组成部分。这个技术领域专注于使用先进的计算机图像处理技术来创建心脏的精确三维模型，通过三维模型，医学专业人员可以更加深入地理解心脏的解剖结构和功能，这对于诊断和治疗心脏疾病至关重要。三维心脏建模技术通过提供比传统二维成像更详细的视图，使医生能够进行更准确的评估和计划更有效的治疗方案。

2、其中，心脏三维结构重建方法是一种通过计算机辅助技术生成心脏的三维模型的过程。这种方法的主要目的是为了提供一个更加全面和详细的心脏视图，以支持更准确的医学诊断和治疗。通过重建心脏的三维结构，医生可以更好地了解心脏的形态和功能异常，从而帮助他们制定更有效的治疗计划。此外，这种方法也有助于研究人员更深入地理解心脏病理学和发展新的治疗策略。

3、传统心脏三维结构重建方法在精确性和个性化方面存在明显不足，方法通常依赖基础图像处理技术，限制了心脏结构细节的精确捕捉。在二维至三维转换过程中缺乏先进建模技术，导致生成模型缺少真实感和细节。此外，传统方法在模拟心脏生物力学行为和功能状态时精确度不足，缺乏对个体差异的考虑。这些不足导致临床应用中的诊断和治疗规划不够精确，未能充分考虑患者个体差异。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的心脏三维结构重建方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：心脏三维结构重建方法，包括以下步骤：

3、s1：基于患者的心脏医学影像数据，采用图像处理算法，先进行阈值处理，突出心脏区域，再应用区域生长法进行区域划分，并采用边缘检测技术绘制心脏轮廓，生成心脏区域提取影像；

4、s2：基于所述心脏区域提取影像，采用卷积神经网络，进行图像分析和细化处理，提取心脏内部结构信息，包括心室和心房的边界数据，生成心脏结构细分影像；

5、s3：利用所述心脏结构细分影像，采用体素建模技术进行空间层面的图像处理，通过增量式体素化转换二维图像至三维空间，接着应用表面重建技术构造心脏模型的表面细节，生成心脏初步三维模型；

6、s4：针对所述心脏初步三维模型，应用细分曲面细化算法对模型进行几何优化，增强模型的细节表现力和准确性，同时采用光滑处理技术改善模型表面的质感，生成心脏几何优化三维模型；

7、s5：在所述心脏几何优化三维模型的基础上，运用有限元分析方法，通过模拟心脏组织的弹性、塑性和粘弹性，分析心脏在差异化压力和应力下的反应，生成心脏生物力学属性模型；

8、s6：结合所述心脏生物力学属性模型，采用流体-结构交互分析技术，结合计算流体动力学和结构力学分析，模拟血液与心脏组织的动态相互作用，生成心脏功能模拟分析模型；

9、s7：基于所述心脏功能模拟分析模型，结合患者目标的生理数据，包括血压和心率，调整模型参数模拟个体的心脏功能状态，采用个体化仿真技术反映每个患者的独立心脏功能，生成个体化心脏功能状态模型。

10、作为本发明的进一步方案，所述心脏区域提取影像包括心脏轮廓、心内结构的分离特征和血管网络的初步识别，所述心脏结构细分影像包括心肌层次的细节、瓣膜位置和血管起始点，所述心脏初步三维模型包括心脏整体形状和主血管的三维布局，所述心脏几何优化三维模型包括细化的心脏表面纹理和内在结构，所述心脏生物力学属性模型包括应力-应变曲线、组织弹性模量和压力分布图，所述心脏功能模拟分析模型包括血流速度分布、心室充盈压力和血液剪切力分布。

11、作为本发明的进一步方案，基于患者的心脏医学影像数据，采用图像处理算法，先进行阈值处理，突出心脏区域，再应用区域生长法进行区域划分，并采用边缘检测技术绘制心脏轮廓，生成心脏区域提取影像的步骤具体为：

12、s101：基于患者的心脏医学影像数据，采用直方图阈值化算法，进行图像亮度分析以区分心脏和非心脏区域，包括计算整个图像的灰度直方图，根据分布特点自动选择最优阈值来进行区分，生成心脏突显影像；

13、s102：基于所述心脏突显影像，采用区域生长算法，进行像素级别的区域划分，包括选定种子点作为起始，基于像素的灰度值或颜色相似性，逐步扩展至相邻像素，形成心脏区域的连续划分，生成心脏区域划分影像；

14、s103：基于所述心脏区域划分影像，采用canny边缘检测算法，进行心脏轮廓的绘制，通过计算图像的梯度确定边缘位置，接着利用双阈值法去除噪声，获取心脏边缘信息，生成心脏轮廓绘制影像；

15、s104：基于所述心脏轮廓绘制影像，采用图像增强和细节优化技术，显示心脏结构，通过调整图像对比度和应用锐化处理增强心脏区域的可视化效果，生成心脏区域提取影像。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述心脏区域提取影像，采用卷积神经网络，进行图像分析和细化处理，提取心脏内部结构信息，包括心室和心房的边界数据，生成心脏结构细分影像的步骤具体为：

17、s201：基于所述心脏区域提取影像，采用灰度化算法，通过计算彩色多通道的加权平均将原始彩色影像转换为灰度影像，然后应用直方图均衡化技术，通过调整图像的亮度分布来增强图像对比度，生成优化后的影像；

18、s202：基于所述优化后的影像，采用卷积神经网络，通过构建多个卷积层和池化层对图像进行特征学习，每个卷积层使用多个过滤器来提取图像的局部特征，并通过池化层降低特征的空间维度，识别心脏的关键结构包括心室和心房，生成心脏特征识别影像；

19、s203：基于所述心脏特征识别影像，应用canny边缘检测算法对图像中心脏结构的边缘进行识别，通过计算图像中像素点的梯度确定边缘位置，接着采用水平集方法对识别的边缘进行细化，确认心脏内部结构的界限，生成心脏结构细节影像；

20、s204：基于所述心脏结构细节影像，进行细化处理，使用包括膨胀和腐蚀处理的形态学操作去除图像中的小噪声，然后采用高斯滤波器对图像进行平滑处理，消除图像中的随机噪声，生成心脏结构细分影像。

21、作为本发明的进一步方案，利用所述心脏结构细分影像，采用体素建模技术进行空间层面的图像处理，通过增量式体素化转换二维图像至三维空间，接着应用表面重建技术构造心脏模型的表面细节，生成心脏初步三维模型的步骤具体为：

22、s301：基于所述心脏结构细分影像，采用体素化技术，每个像素点被转化为具有预设三维坐标和灰度值的小立方体，通过分配和映射二维像素到三维空间中的体素集合，生成体素化心脏模型；

23、s302：基于所述体素化心脏模型，运用marching cubes算法进行表面提取，通过遍历所述体素化心脏模型的每一个立方体单元，判断每个单元的顶点是否位于心脏的内部或外部，确定哪些体素边界构成心脏的外表面，生成心脏表面提取模型；

24、s303：基于所述心脏表面提取模型，应用laplacian平滑算法进行表面平滑处理，通过计算每个顶点周围邻近顶点的平均位置，调整每个顶点的位置，生成心脏表面平滑模型；

25、s304：基于所述心脏表面平滑模型，采用细分曲面算法增强模型的细节，通过在模型表面添加额外顶点和边，细化模型表面的几何结构，生成心脏初步三维模型。

26、作为本发明的进一步方案，针对所述心脏初步三维模型，应用细分曲面细化算法对模型进行几何优化，增强模型的细节表现力和准确性，同时采用光滑处理技术改善模型表面的质感，生成心脏几何优化三维模型的步骤具体为：

27、s401：基于所述心脏初步三维模型，采用loop细分曲面算法，执行网格细化处理，通过在模型每个三角形的边上插入新的顶点并重新调整连接方式，增加模型的顶点数量和网格密度，生成心脏细节增强三维模型；

28、s402：基于所述心脏细节增强三维模型，采用laplacian平滑算法，执行网格顶点位置优化，通过计算每个顶点与其邻近顶点位置的平均值，重新定位顶点减少几何瑕疵和不规则形状，生成心脏表面光滑三维模型；

29、s403：基于所述心脏表面光滑三维模型，应用法线映射技术，执行表面法线优化，通过重新计算模型表面的每个顶点法线，模拟细小表面细节对光照的影响，增强模型的立体感和光影效果，生成心脏光照优化三维模型；

30、s404：基于所述心脏光照优化三维模型，进行几何和视觉细节调整，验证模型的形状和表面细节是否能够反映真实心脏结构，生成心脏几何优化三维模型。

31、作为本发明的进一步方案，在所述心脏几何优化三维模型的基础上，运用有限元分析方法，通过模拟心脏组织的弹性、塑性和粘弹性，分析心脏在差异化压力和应力下的反应，生成心脏生物力学属性模型的步骤具体为：

32、s501：基于所述心脏几何优化三维模型，采用有限元网格化算法，将连续的模型空间分割成小的、离散的单元和节点，每个节点代表模型中一个预设的点，单元连接点模拟心脏组织的局部区域，平衡网格的密度与计算效率，模拟心脏的结构，生成心脏离散化网格模型；

33、s502：基于所述心脏离散化网格模型，运用物理属性赋值方法，为每个单元指定其弹性、塑性和粘弹性参数，参数根据实际心脏组织的生物力学特性设定，具体指，弹性模量代表组织在受力时的变形能力，粘弹性描述组织在应力作用下的时间依赖性反应，生成心脏物理属性定义模型；

34、s503：基于所述心脏物理属性定义模型，应用有限元解析方法，对模型施加模拟的生理负荷，包括模拟心脏收缩产生的内部压力，计算在负荷下每个单元的应力和应变，预测心脏组织在差异化负荷条件下的行为，生成心脏应力应变分析模型；

35、s504：基于所述心脏应力应变分析模型，进行综合的生物力学行为评估，参照心脏在差异化生理和病理状态下的反应，包括模拟心脏在差异化血压和心率条件下的组织应力分布，生成心脏生物力学属性模型。

36、作为本发明的进一步方案，结合所述心脏生物力学属性模型，采用流体-结构交互分析技术，结合计算流体动力学和结构力学分析，模拟血液与心脏组织的动态相互作用，生成心脏功能模拟分析模型的步骤具体为：

37、s601：基于所述心脏生物力学属性模型，采用雷诺平均navier-stokes方程进行血液流动的数值模拟，包括在心脏内部设置虚拟的流体动力学网格，并对每个网格单元应用方程来模拟血液流动的速度和压力分布，生成血液流动数值模拟结果；

38、s602：基于所述血液流动数值模拟结果，采用有限元分析法对心脏组织的应力响应进行模拟，根据心脏组织的物理特性和血液流动的影响计算出每个区域的应力和变形，生成心脏组织应力响应模拟结果；

39、s603：基于所述心脏组织应力响应模拟结果，应用流体-结构交互分析技术，结合血液流动数值模拟结果模拟血液与心脏组织的相互作用，通过耦合流体动力学和结构力学的数值模型，模拟血液的力学作用与心脏组织的反应，生成心脏流体-结构交互模拟结果；

40、s604：基于所述心脏流体-结构交互模拟结果，采用多参数优化算法，进行综合性分析，通过调整和优化模型的多项参数，包括流体动力学特性、心脏组织的弹性系数，提高模型的准确度和实用性，从而生成心脏功能模拟分析模型。

41、作为本发明的进一步方案，基于所述心脏功能模拟分析模型，结合患者目标的生理数据，包括血压和心率，调整模型参数模拟个体的心脏功能状态，采用个体化仿真技术反映每个患者的独立心脏功能，生成个体化心脏功能状态模型的步骤具体为：

42、s701：基于所述心脏功能模拟分析模型，采用数据映射算法，将包括血压和心率的患者的生理数据转化为模型参数，将生理测量数据按比例缩放并映射到模型的参数上，并将血压值转化为心室压力参数，生成模型参数映射结果；

43、s702：基于所述模型参数映射结果，采用动态仿真调整算法，对心脏模型的动力学参数进行实时调整，模拟心脏在差异化血压和心率条件下的反应，根据映射的生理数据调整心室收缩力度、血液流速，验证模拟结果与患者实际情况是否相符，生成心脏动力学调整模型；

44、s703：基于所述心脏动力学调整模型，应用个体化仿真技术，进行心脏功能仿真，通过数值仿真模拟心脏多部分在目标生理条件下的动态行为，包括心室充盈和血流动力学变化，生成心脏功能细节仿真模型；

45、s704：基于所述心脏功能细节仿真模型，进行功能状态分析，利用仿真结果评估个体患者心脏的功能状态，考察模拟数据与实际生理测量值的一致性，确认仿真模型是否能反映患者的目标心脏功能，生成个体化心脏功能状态模型。

46、心脏三维结构重建系统，所述心脏三维结构重建系统用于执行上述心脏三维结构重建方法，所述系统包括影像优化模块、结构分析模块、三维建模模块、细节优化模块、生物力学模拟模块、功能仿真模块；

47、所述影像优化模块基于患者的心脏医学影像数据，采用直方图阈值化算法进行图像亮度分析以突出心脏区域，接着应用区域生长算法进行像素级别的区域划分，然后采用canny边缘检测算法进行心脏轮廓的绘制，生成心脏区域提取影像；

48、所述结构分析模块基于心脏区域提取影像，采用灰度化算法转换图像格式，并通过直方图均衡化技术增强图像对比度，随后利用卷积神经网络对图像进行深度特征学习，识别心脏内部结构，包括心室和心房的边界，生成心脏结构细分影像；

49、所述三维建模模块基于心脏结构细分影像，采用体素化技术将二维图像转换为三维体素模型，接着运用marching cubes算法从体素数据中提取出心脏的三维表面信息，生成心脏几何优化三维模型；

50、所述细节优化模块针对心脏几何优化三维模型，采用细分曲面算法进行网格细化处理，增加模型顶点和网格密度，然后应用laplacian平滑算法优化网格顶点位置，减少几何瑕疵，生成心脏生物力学属性模型；

51、所述生物力学模拟模块基于心脏生物力学属性模型，采用有限元网格化算法进行模型的离散化，然后运用物理属性赋值方法为每个单元指定弹性、塑性和粘弹性参数，利用有限元解析方法进行应力应变分析，生成心脏功能模拟分析模型；

52、所述功能仿真模块结合心脏功能模拟分析模型，采用数据映射算法转化患者生理数据为模型参数，运用动态仿真调整算法对心脏模型的动力学参数进行调整，应用个体化仿真技术模拟心脏在目标生理条件下的动态行为，生成个体化心脏功能状态模型。

53、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

54、本发明中，通过结合图像处理算法和卷积神经网络，心脏区域提取的准确性得到提升，确保心脏结构细节被精确捕捉。体素建模技术与表面重建技术相结合，使二维图像转换至三维模型时更加真实、细致。细分曲面细化算法和光滑处理技术进一步增强模型的几何细节和表面质感。有限元分析和流体-结构交互分析技术的应用，为心脏生物力学属性和功能状态提供深入模拟，使得最终个体化心脏功能状态模型能够精确反映每个患者的独特心脏功能。