[发明专利]神经外科脑手术典型病历训练系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种手术训练系统。

背景技术

虚拟现实是近年来出现的一种可以体验虚拟世界的计算机技术，可以广泛应用于计算机辅助设计与制造、可视化计算、遥控机器人、计算机艺术、先期技术和概念演示、培训与教育等领域。

手术训练系统是虚拟现实技术在现代医学中的应用。它融了合信息技术、自动化技术、机械制造技术等最新技术，可为受训医师提供一个高保真的手术训练环境。通过虚拟现实手段模拟真实手术时的场景，有极强的体验真实感，有利于医生在虚拟手术环境中设计手术过程，确定进刀部位，提高手术成功率。但目前的模拟手术训练系统主要存在以下问题：

1.缺乏海量训练资料，极大的限制了系统的实用性。如美国Intuitive Surgical公司成功开发出Da Vinci外科机器人系统，包括一个医生控制平台、多功能手术床、各种手术器械和图像处理设备，但其只可实时导入医学数据进行训练，不配有典型病例数据库模型，这导致医生的训练模型不够全面，缺乏处理不同脑部疾病的经验。

2.缺乏训练结果的评估系统。如德国的Vector Vision手术训练系统，医生只可在其平台上进行模拟手术器械操作训练，但却无法评估模拟手术过程中的手术路径是否正确，从而不能保证训练的效果。

发明内容

为了克服已有模拟手术系统典型病例缺乏、无法评估训练成果、系统成本高的缺点，本发明设计了一种配有典型病例数据库、专家训练系统、训练效果评估系统且成本相对低的神经外科脑手术典型病历训练系统。

本发明采用的技术方案为：

一种神经外科脑手术典型病历训练系统，其特征在于：所述典型病历训练系统包括：用以进行二维切片数据分析训练的典型病例数据系统，用以对脑部切片扫描数据进行三维建模的脑结构建模系统，用于对手术训练成果进行评估的评估系统。

其中，所述的典型病例数据系统包括：

典型病例数据库模块，用于存储脑部典型疾病的医学数据，该数据库模块中包含多种典型医学数据格式，所述的数据格式包括：功能磁共振成像(FMRI)数据、磁共振成像(MRI)数据、磁共振动脉成像(MRA)数据、磁共振静脉成像(MRV)数据及CT数据；

数据读取模块，用于将向指定的患者的医学数据加载入典型病例数据库模块中，来进行个体的针对性训练；

所述的脑结构建模系统包括：

病变识别模块，用于将脑部病灶区域从正常脑区中识别出来，通过从数据读取模块读入患者医学数据或从典型病例数据库模块导入患者数据，通过应用图像灰度值分割算法来识别病变区域；

脑区建模模块，用于建立病变识别模块识别出的脑部微结构模型，所述的微结构模型包括：脑区模型、病灶区域整体模型、病灶区域微结构模型以及胼胝体模型；

纤维建模模块，用于建立病变识别模块识别出的病灶区域周边的神经纤维模型，本系统应用基于高阶张量模型的并行纤维跟踪算法建立病灶区域周边的纤维模型；

所述的评估系统包括：

最优路径模块，用于显示典型病例数据库模块中存储的针对各份患者数据的专家推荐路径；

训练效果评估模块，用于评估受训医师所规划的手术路径，通过比较受训医师规划的手术路径与最优路径模块中存储的专家推荐路径的区别，来评估医师所规划的手术路径的优劣性。

作为优选方案，所述的数据读取模块，所采用的技术方案为：该模块包含了目前主流的医学图像数据格式的解码算法，所述的图像数据格式包括RAW(.raw)、NRRD(.nrrd.nhrd)、MetaImage(.mhd.mha)、Analyze(.hdr.img)、NifTi(.nii.nia)、BioRad(.pic)、TIFF(.tiff.tif)、Stimulate(.sqr)，我们通过判断读入数据的头文件，调用其解码算法将数据存入典型病例数据库，用以在脑结构建模系统中使用，该数据读取模块可以兼容各种格式的医学数据格式，同时支持医学解码算法的扩展。

进一步，所述的病变识别模块其实现原理为：分析从典型病例数据系统中获取的患者医学数据，首先，标定图像数据的每个体素的灰度值，其灰度值范围为0～1，灰度步进间隔为0.001；然后，我们应用局部灰度均值分割法将病灶区域从正常脑区中分割出来，具体实现步骤如下：

（1）以图像的灰度为横轴，选用3×3模板下的局部灰度均值为纵轴，构造一个图像分布的散布图；