标识。可替换地，处理器标识解剖学结构，诸如应用分类器以定位肝脏。所述标识区分针对一种类型的解剖体的位置与针对其它类型的解剖体的位置。
[0020]在一个实施例中，根据扫描数据而对解剖学结构进行分割。区分表示解剖学结构的扫描数据与其它位置。分割可以标识位置、可以仅仅提取针对解剖学结构的位置的扫描数据、或可以掩蔽针对不是解剖学结构的位置的扫描数据。
[0021]分割特定于解剖体的类型或者区分不同类型的解剖体。可以使用任何现在已知或稍后开发的分割。例如，阈值化、梯度分析、边缘检测、或其它图像处理被执行以标识和分割在扫描数据中所表示的特定解剖学结构的位置。在一个实施例中，分割使用经机器学习的分类器。通过使用任何的各种输入特征，诸如哈尔小波、梯度、或扫描数据本身以及用于训练的经标记的实况(例如，经分割的解剖体)，处理器学习以区分给定类型的解剖体与其它信息。可以使用贝叶斯、神经网络、支持向量机、概率提升树或其它机器学习。一旦经训练，经机器学习的分类器的矩阵或其它表示被应用于针对特定患者的扫描数据。处理扫描数据以得到或计算输入特征向量。基于该输入，分类器指示针对感兴趣的解剖体的位置。经机器学习的分类器被训练以分割特定类型的解剖学结构。对于不同的解剖学结构，使用不同的经机器学习的分类器。可替换地，分类器被训练以分割多个不同类型的解剖学结构。
[0022]除了指示要使用的分类器或分割之外，在没有用户输入的情况下执行分割。例如，用户指示肝脏的分割。处理器然后在没有分割期间的另外的用户输入的情况下在扫描数据中定位肝脏。可替换地，显示基于扫描数据的图像，并且用户输入一个或多个种子点或轨迹。处理器然后完成分割。在还其它的可替换方案中，用户手动进行分割。
[0023]分割包括对应于解剖学结构的位置。这些位置用于创建患者网格或解剖学结构的网格。网格提供解剖学结构的点或离散表不。在一个实施例中，找到解剖学结构的表面(例如，外部表面或外部和任何内部表面)。所述位置可以被低通滤波并且然后被应用梯度处理以标识表面。可以使用其它找到表面的位置。沿着表面的每个体元是网格中的节点。可替换地，以任何分辨率来形成网格，其将节点和连接线指派到表面。解剖学结构的网格是患者网格模型，在本文中被标明为M。
[0024]网格可以用于3D打印。然而，基于扫描数据中的解剖学结构的取向的网格取向对于3D打印而言可能不是稳定的。例如，肝脏的窄的或圆化的部分可能向下。作为结果，所打印的部分可能在打印期间移位或旋转，引起打印的失败。作为另一示例，不充分的结构支持可能被提供用于支持较厚或较重部分的薄表面，导致崩溃。在又一示例中，网格可以是仅一个外表面，导致实心对象的3D打印，浪费打印材料(例如，塑料)。
[0025]所创建的解剖学结构网格用于变更3D打印模型，而不是将所述网格直接用于3D打印。3D打印模型是用于相同类型的解剖学结构的模板，但是不特定于感兴趣的患者。3D打印模型结合了变更以避免崩溃或有缺陷的打印，诸如重取向解剖体、添加基底、添加支持结构和/或优化厚度。特定患者的网格用于变更3D打印模型，从而提供了经变换的3D打印模型，N，其结合了 3D打印考虑但是特定于患者。
[0026]动作34-38被提供来基于经分割的、患者特定的网格M而变换3D打印模型H。在动作34中，发现患者网格M与模板网格M的关系，所述模板网格M对应于3D打印模型N的解剖体。在动作36中，所述关系用于变更3D打印模型M，以提供经变换的3D打印模型N。可以使用其它方法，诸如直接将3D打印模型的外表面的解剖体特定的部分变换到患者网格。
[0027]在动作34中，计算在患者网格和模板网格之间的变换。处理器确定在网格之间的关系或变形(distort1n)。患者网格被拟合于模板网格或模板网格被拟合于患者网格。所述变换指示节点的一个集合对于节点的另一个集合的改变或差异(例如，匹配网格)。
[0028]在一个实施例中，模板网格来自解剖体模型或者根据另一患者而被分割。例如，用于动作32的网格的相同分割或创建被应用到不同患者的扫描数据，诸如具有类似于当前患者的处于健康状态或处于不健康状态的解剖体的患者。结果得到的网格是模板或预确定的网格。专家可以根据该网格而创建3D打印模型，从而提供3D打印模型H。模板3D打印模型M包括取向、基底、支持结构、或如由专家所确定的其它经优化的准则并且以已知方式(例如，经旋转、经缩放、经加厚、被加到、被从中减去和/或其它变更)而直接相关于模板网格M。基于通过使用模板网格M而手动创建的3D打印模型N，患者网格M可以用于创建患者特定的、经变换的3D打印模型N。
[0029]模板3D打印模型N被手动创建或可以以自动化的方式来被创建。用以提供模板3D打印模型M的模板网格M的变更可以被限制、控制或选择。例如，材料消耗可以被优化，诸如被最小化。内部部分可以被指定为挖空。作为结果，这些变更被结合到经变换的3D打印模型N中。
[0030]为了添加患者特定的方面，患者网格M被扭曲成模板网格M。在不考虑3D打印的情况下，这两种网格表示相同的解剖学结构。计算在网格之间的非刚性变换。找到解剖体的患者特定的表示与解剖体的预确定的表示的差异或拟合。确定用以将一个网格转换成另一个类似网格的变换。一旦通过使用与不同患者相同的用于模板网格的自动分割方法而分害U 了网格M，就得到将M转变(morph)成M的变换或扭曲函数T (即T(M)=M)。
[0031]图2示出了简化的示例。较大的三角形50是表示解剖体的网格，所述解剖体诸如患者的经放大的解剖学结构。较小的三角形52是对模型或不同患者的平均或健康解剖体进行表示的预确定的网格。找到用以将网格50转换成网格52的变换。所述变换是形变。
[0032]可以使用任何变换计算。例如，通过使用薄板样条来计算非刚性的扭曲。可以计算其它非刚性的变换，诸如相干点漂移、多二次型(multiquadrics)、或微分同胚。变换指示与将网格M和M拟合在一起相关联的差异。处理器计算对拟合网格的形变进行表示的变换。
[0033]对于离散的表示，网格中的点被匹配到其它网格中的最接近的点。可替换地，网格被视为连续表面，并且一个网格中的点被拟合到由另一网格所限定的表面。在还其它的可替换方案中，两个表面被拟合在一起。
[0034]在动作36中，处理器将变换应用于模板3D打印模型H。通过使用解剖体的模板网格来创建3D打印模型。通过应用变换，3D打印模型被变换以计及特定于患者的形变或差异，而同时维持专家创建的3D打印特性(例如，取向、基底、加固、材料优化和/或其它考虑)。变换是表示解剖体的3D打印模型的部分的。被添加用于3D打印的部分保持相同，诸如在取向方面的改变、基底添加、变薄和/或变厚。
[0035]解剖体的预确定的表示的为3D打印准备就绪的模型被转换成特定于患者的为3D打印准备就绪的模型。3D打印模型被调整用于患者的解剖学结构。通过应用变换，3D打印模型以对应于网格扭曲的方式而被扭曲。构造被变更以结合患者特定的特性。模板3D打印模型被变换。
[0036]将患者网格M拟合于模板网格M的扭曲被应用到模板3D打印模型N以创建经变换的3D打印模型N。相同的变换T被应用于3D打印模型N，以获得用于患者的所期望的3D打印模型N，即N=T (N)。应用变换的结果是经变换的3D打印模型N。
[0037]图3示出了简化的示例。预确定的网格52 (图2)的3D打印模型54已经被旋转以将平的底部置于向下的表面上并且壁变厚以避免崩溃。针对图2所计算的变换被应用于该3D打印模型54以创建患者特定的3D打印模型56。变换是较小的网格到较大的患者特定的网格的形变。通过应用该变换，3D打印模型54被放大以表示经放大的患者网格50，但是在变换中维持3D