[发明专利]一种三维多尺度矢量化的建模方法

说明书

技术领域

本发明是关于组织切片图像、临床影像图像(CT，Computed Tomography/MRI，Magnatic Resonance Imaging)和高精度数字化人体数据集的联合建模方法，并将模型的属性数据和几何数据分别建立向量表示，通过向量的并行操作方式来建立模型。本发明适用于不同尺度下的医学图像联合建模，同样适用于模型之间的信息融合。

背景技术

人体数字化建模是指通过切片、影像、实验测试等多种技术手段获取人体及器官的多尺度、多模态、高精度的数据，以此为依据，建立可描述人体及器官的几何、物理、生理等特征的模型；虚拟手术仿真是在建模基础上对手术关键步骤及其过程进行仿真，对于选择最佳手术途径、减少对临近组织损害、减小手术损伤、提高手术定位精度和手术的成功率等具有十分重要的意义。

由于人体结构的复杂性，各数据获取方式得到的图像在清晰度、对比度和完整性方面存在一定的差异。临床影像图像依据各自的成像原理，对其敏感的组织结构具有较高的清晰度和对比度，而对其敏感度相近似组织结构的清晰度和对比度较差，且其边界信息较弱，许多组织结构无法同时显示一种形式的数据源上。而不同尺度的下获取的人体数据有各自的优势，他们表达了不同的解剖及其功能相关的信息，比如冰冻铣切断层图像CVH(Chinese Visible Human)中国数字化人体数据集是人体组织结构完整和高精度的彩色图像连续断层数据集，是对组织器官及其毗邻结构真实图像的采集，但其来源于尸体标本，数据获取和处理都相当困难；临床影像数据(CT，Computed Tomography/MRI，Magnatic Resonance Imaging)对人体器官层次结构具有较好的表达，而且数据获取速度快、对人体的伤害小，但是对于一些组织和结构难以显示出来或是难以区分其边界；组织学切片对细小的解剖结构，如血管的管壁、细小的神经、等结构在组织层面上具有更清晰的表达能够反应宏观结构下组织的微观形态。因此，需要结合不同数据源、不同采样精度的数据信息，并将这些信息加工处理，融合到一个数字化人体模型中，在确保人体数字模型的完整性和精度的基础上，提供更加丰富的信息，有利于手术规划及决策判断，这也是人体建模的一个重要趋势。

交互式人体模型仿真是人体数字模型应用的一个重要方面，能够将组织器官和病灶在三维空间中表示出来，因其具有直观、可量化、可重复操作等优点，对疾病诊断、手术规划减少病人创伤、实习医生的培训、教学等方面有着极其重要的意义。建立用于交互式仿真人体模型的难点是要解决人体器官仿真模型的自适应拓扑形变问题，制约拓扑形变的关键因素是庞大的数据量，它对模型的计算、显示、传输都造成瓶颈。虚拟手术中运用矢量化的器官几何模型比原始体素(栅格形式)模型更具灵活性，且有利于建立与几何形态相关的物理、生理属性之间的联系。矢量化后的模型是满足几何约束的最优表示，可以有效的减少存储量和仿真过程中涉及变化单元的计算量。国际上商品化的矢量化软件主要有德国Soflelec公司的VPStudio、挪威的RxSpotlight、美国GTX公司的GTXRaster等，国内主要有MapGIS、中科院的VWAN、清华山维的EPScan等。这些软件都能对栅格图像进行矢量编辑或进行一定程度上的自动矢量化，但是在矢量化精度和速度上尚不能完全达到自动化的需要。且商用的矢量化软件主要应用地图、模具制造的栅格图像的矢量化，而适用于医学图形图像特点的三维矢量化方法的研究仍然是空白。

发明内容

本发明是针对上述人体组织结构建模仿真的不足而提供的一种能在不同尺度下进行人体建模和矢量化的方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种三维多尺度矢量化的建模方法，包括以下步骤：

A1、对不同尺度下的连续断层图像做预处理；

对于组织切片图像要参照包埋的时候在组织块的上下左右四个角上预留的4个定标点，对采集的组织切片染色图像进行组织块内连续切片的配准及组织块之间的配准；CVH数据集和CT/MRI图像是已经配准好的数据集无需做特殊的预处理；

A2、各种尺度下分别建模。

组织切片图像、CT/MRI图像、CVH数据集分别进行图像分割，建立对应的模型F_A、F_B、F_C，再二维矢量化操作，模型F_A、F_B、F_C转换为相应的F′_A、F′_B、F′_C；