[發明專利]腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練系統、訓練方法

在審

• 申請號: 202011127359.7
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112562859A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 肖熠;應葵
• 申請（專利權）人: 應葵;清華大學
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H20/40;G16H30/20;G06N3/08
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 邵泳城

1.一種腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練系統，其特征在于，包括：

影像模塊，用于采集患者腫瘤病變處的醫學圖像；

三維建模模塊，用于處理所述醫學圖像以獲取人體內部器官組織的三維模型；

仿真系統，用于獲取所述三維模型及手術需要的熱源模型，根據所述三維模型及所述熱源模型模擬實際手術的插入熱源和加熱過程并獲取消融范圍和溫度場分布。

2.根據權利要求1所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練系統，其特征在于，所述醫學圖像為磁共振圖像。

3.根據權利要求1所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練系統，其特征在于，所述三維建模模塊用于利用神經網絡提取所述醫學圖像中的人體結構信息以獲得人體內部器官組織的三維結構與位置，并根據所述人體內部器官組織的三維結構與位置建立所述三維模型。

4.根據權利要求1所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練系統，其特征在于，所述仿真系統用于設定所述三維模型的熱導率和血液灌注速率，及設計熱源插入所述三維模型的路徑和最終位置，并設置熱源加熱參數。

5.根據權利要求1所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練系統，其特征在于，所述仿真系統用于對加熱后的溫度計算采用有限元分析方法來獲取所述消融范圍和所述溫度場分布。

6.根據權利要求5所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練系統，其特征在于，所述仿真系統用于將所述三維模型網格化，分成多個離散單元，根據每一個所述離散單元的初始溫度參數和所述熱源的加熱參數，推導出每一個所述離散單元隨時間變化的溫度值，并獲取整個所述三維模型隨時間變化的溫度場分布。

7.根據權利要求1所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練系統，其特征在于，所述仿真系統用于根據預設的有效消滅腫瘤的溫度閾值，在所述三維模型的溫度場分布中以所述溫度閾值為邊界，計算出有效消融范圍。

8.一種腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練方法，其特征在于，包括：

采集患者腫瘤病變處的醫學圖像；

處理所述醫學圖像以獲取人體內部器官組織的三維模型；

獲取所述三維模型及手術需要的熱源模型，根據所述三維模型及所述熱源模型模擬實際手術的插入熱源和加熱過程并獲取消融范圍和溫度場分布。

9.根據權利要求8所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練方法，其特征在于，處理所述醫學圖像以獲取人體內部器官組織的三維模型，包括：

利用神經網絡提取所述醫學圖像中的人體結構信息以獲得人體內部器官組織的三維結構與位置；

根據所述人體內部器官組織的三維結構與位置建立所述三維模型。

10.根據權利要求8所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括：

設定所述三維模型的熱導率和血液灌注速率，及設計熱源插入所述三維模型的路徑和最終位置，并設置熱源加熱參數。

11.根據權利要求8所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括：

對加熱后的溫度計算采用有限元分析方法來獲取所述消融范圍和所述溫度場分布。

12.根據權利要求11所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括：

將所述三維模型網格化，分成多個離散單元；

根據每一個所述離散單元的初始溫度參數和所述熱源的加熱參數，推導出每一個所述離散單元隨時間變化的溫度值，并獲取整個所述三維模型隨時間變化的溫度場分布。

13.根據權利要求8所述的腫瘤熱消融手術智能仿真模型訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括：

根據預設的有效消滅腫瘤的溫度閾值，在所述三維模型的溫度場分布中以所述溫度閾值為邊界，計算出有效消融范圍。