[发明专利]个性化颌面部软组织六面体网格的生成方法有效

专利信息
申请号: 201010296043.0 申请日: 2010-09-29
公开(公告)号: CN102034272A 公开(公告)日: 2011-04-27
发明(设计)人: 童若锋;唐敏;李孟飞 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06T17/20 分类号: G06T17/20
代理公司: 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 代理人: 刘晓春
地址: 310027 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 个性化 面部 软组织 六面体 网格 生成 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种生成个性化颌面部软组织六面体网格的方法。

背景技术

颌面部软组织解剖结构复杂,主要由肌肉纤维、脂肪、腺体及粘膜组成。表皮、真皮及皮下组织构成面部的皮肤主要部分。其中表皮厚约0.1mm,主要由角化细胞组成。下方的真皮厚约0.5~4mm,主要由弹性纤维组成,并决定了皮肤结构的弹性行为。皮下层主要由脂肪、纤维和粘膜组成,可在颅颌面骨表面轻微滑动。连接皮肤组织的肌肉组织非常复杂,支配面部表情及语言功能。近年来,医学三维图像可视化技术迅速发展,特别是CT、MRI等断层扫描图像技术的出现,为三维重建模拟真实情况创造了必要的条件,越来越多地应用于面部形态结构基础研究、颅面畸形诊断分析和手术设计。三维CT分辨率高,图像清晰,层面连续,能正确地显示骨组织周围影像,重建成像立体感强,可充分显示人体颌面部软组织的立体解剖结构,弥补了二维图像的不足,能够清楚、直观地显示复杂的头颌面部的立体解剖图像及其周围结构关系,直接揭示了其中的软组织的结构。通过CT扫描和表面重建,可获得与头颌面部实体有良好相似性的几何模型。

描述颌面部软组织的生物力学行为的最常用的方法为有限元方法。有限元方法能对复杂的结构、形态、载荷和材料力学性能进行应力分析比较,是人体组织生物力学研究中的重要手段。近年来,有限元分析已被公认为模拟软组织形变最有效的方法。有限元分析的关键是模型的建立,其几何相似性、力学相似性、网格的划分直接影响计算的结果。有限元建模通常采用四面体、六面体或二者混合单元。六面体网格在计算精度、划分数量、抗畸变程度及重划分次数等方面比四面体网格具有明显优势。目前四面体网格的划分方法和有关商业化软件已渐成熟,而六面体网格由于其复杂的拓扑关系和与物体表面边界的一致性等方面的限制,这直接成为分析大型复杂三维科学与工程问题的瓶颈。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于准保角体域映射的个性化颌面部软组织六面体网格生成方法。为此,本发明采用以下技术方案:

它包括以下步骤:

(1)、根据输入的标准颌面部软组织模型内、外表面,交互构造标准六面体网格;

(2)、创建所述标准颌面部软组织模型上的体域参数化映射φ;

(3)、对输入的所述个性化颌面部软组织模型四面体网格,创建个性化颌面部软组织模型上的体域参数化映射

(4)、使用体域映射将标准六面体网格映射到个性化颌面部软组织模型上,生成个性化颌面部软组织的六面体网格。

在采用上述技术方案的基础上,本发明还可采用或组合采用以下进一步的技术方案:

所述交互构造标准六面体网格的步骤进一步包含以下步骤:

1-1、对标准颌面软组织模型的外表面网格进行四边形划分,使用平面在从左侧到右侧和从顶端到底端方向上切割外表面,连接切割得到的轮廓线生成初步四边形网格;

1-2、与用户交互修改外表面上初步四边形网格,对于口、鼻和眼区域的网格单元结构,引入三角形来改善网格质量,同时使得外表面网格具有解剖特征;

1-3、设置外表面网格顶点法向,沿法向推移步骤1-2得到的四边形网格至内表面处,生成标准颌面部软组织模型上的标准六面体网格。

所述步骤2和3创建体域参数化映射的步骤进一步包含以下步骤:

在颌面部软组织模型的表面三角网格上,分别在从左侧到右侧(U方向)、从顶端到底端(V方向)和从内表面到外表面(W方向)三个方向上交互创建首末端边界条件;

交互设置颌面部软组织模型上的分段线性约束条件;

计算在首末端边界条件和分段线性约束条件下,颌面部软组织模型上对应的三个调和标量场:U、V和W;

对所述三个调和标量场间的正交性进行改善,使得U、V和W组成的颌面部软组织模型上的体域参数化映射具有准保角性。

所述交互设置颌面部软组织模型上的分段线性约束条件为:U方向的中轴对称线和W方向的眉间线、鼻唇分界线、唇中线。

所述交互创建的首末端边界条件的步骤进一步包含以下步骤:

在颌面部软组织的表面网格上交互选择封闭轮廓线以构成一个单连通区域;

为单连通区域的点设置相应的约束值作为首末端边界条件,其中首端点集的约束值为0,末端点集的约束值为1。

所述计算在首末端边界条件和分段线性约束条件下的三个调和标量场的步骤中,对四面体网格上拉普拉斯方程的离散化方法采用带体积权值的拉普拉斯算子:

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