[發明專利]三維醫學模型數據的區域分割方法、裝置和存儲介質

有效

• 申請號: 201911156860.3
• 申請日: 2019-11-22
• 公開（公告）號: CN110930389B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 陳莉;王昭;林海曉
• 申請（專利權）人: 北京靈醫靈科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T17/20
• 代理公司: 北京天方智力知識產權代理事務所(普通合伙) 11719
• 代理人: 谷成

本發明提供一種三維醫學模型數據的區域分割方法、裝置和存儲介質，所述方法包括以下步驟：獲取患者的醫學影像，并通過等值面算法對醫學影像進行三維重建，得到三維醫學網格模型數據；將三維醫學網格模型數據轉換成為對應的對偶圖形式，并根據三維醫學網格模型數據上三角面片間的距離設定圖的邊權；在對偶圖上進行近似最遠點采樣，得到若干種子點；在對偶圖上運行基于剪枝的聚類算法，確定每個種子點所控制的區域；根據最小合并代價原理將相鄰類逐一合并，并根據用戶選擇的剩余類別數來確定分割結果。本發明更加快速高效，分割效果精確，并且操作簡便，所用設備簡單，成本低廉，有較高的實用價值。

技術領域

本發明涉及數字化醫療技術領域，具體涉及一種三維醫學模型數據的區域分割方法、一種三維醫學模型數據的區域分割裝置和一種非臨時性計算機可讀存儲介質。

背景技術

在外科手術設計過程中，醫生通常需要仔細全方位地觀察患者的某些組織器官，從而設計出精確的手術計劃。對于高精度電子計算機斷層掃描或者核磁共振技術得到的圖像，可以根據等值面重建出感興趣組織器官的三維結構，或者也可以使用體繪制算法來給用戶呈現出他們想要觀察的區域。但是這些方式都不能使得醫生全方位地觀察某個組織器官中的子結構，從而就無法設計出精確的手術計劃。

在三維醫學模型數據區域分割領域，目前主要有基于聚類、隨機游走、基本形狀擬合、圖割等方式。其中基于聚類的方式首先需要用戶輸入聚類數，隨后選取若干個種子面片，迭代地計算每個聚類所包含的面片并重新計算聚類中心面片，直到結果收斂；基于隨機游走的方式首先計算出每個面片屬于哪個聚類的概率最大，并得到過分割結果；第二部分再通過層次化合并這些小的聚類從而得到最終的分割結果；基于基本形狀匹配的層次聚類算法一開始將所有面片認為是一個單獨的聚類，隨后通過判斷合并后與一些基本形狀的匹配程度來進行層次化聚類，直到聚類個數達到目標；基于圖割的區域分割算法從隨機最小割中選取最優割來確定分割邊界，從而將網格數據分為若干部分。然而這些方式都具有對噪聲敏感并且效率較低的通病，所以上述技術在臨床上難以直接應用。

發明內容

本發明為解決上述技術問題，提供了一種三維醫學模型數據的區域分割方法、裝置和存儲介質，更加快速高效，分割效果精確，并且操作簡便，所用設備簡單，成本低廉，有較高的實用價值。

本發明采用的技術方案如下：

一種三維醫學模型數據的區域分割方法，包括以下步驟：獲取患者的醫學影像，并通過等值面算法對所述醫學影像進行三維重建，得到三維醫學網格模型數據；將所述三維醫學網格模型數據轉換成為對應的對偶圖形式，并根據所述三維醫學網格模型數據上三角面片間的距離設定圖的邊權；在所述對偶圖上進行近似最遠點采樣，得到若干種子點；在所述對偶圖上運行基于剪枝的聚類算法，確定每個所述種子點所控制的區域；根據最小合并代價原理將相鄰類逐一合并，并根據用戶選擇的剩余類別數來確定分割結果。

所述醫學影像為電子計算機斷層掃描圖像或核磁共振圖像。

通過等值面算法對所述醫學影像進行三維重建，得到三維醫學網格模型數據具體包括：將電子計算機斷層掃描圖像體數據或核磁共振圖像體數據利用Marching?cubes算法三維重建為醫生感興趣的組織器官，以三維網格數據的形式呈現。

根據所述三維醫學網格模型數據上三角面片間的距離設定圖的邊權具體包括：將所述三維醫學網格模型數據上的每個三角面片當作圖上的一個頂點，兩個鄰接三角面片間的對應頂點連接一條邊，通過物理距離與角度距離的加權求和來表示圖的邊權。

在所述對偶圖上進行近似最遠點采樣，得到若干種子點具體包括：將所述三維醫學網格模型數據剖分成若干個子塊，通過連通性將每個子塊轉換成為一個小型無向圖，并通過在小型無向圖上運行Dijkstra算法來獲取子塊間的距離，最終通過在由子塊組成的小型無向圖上使用最遠點采樣算法得到采樣塊，再在這些采樣塊中隨機采樣點以采樣得到近似最遠的種子點集。