[发明专利]基于3D打印的头部医学模型快速成型方法有效
申请号: | 201410218464.X | 申请日: | 2014-05-22 |
公开(公告)号: | CN103978789A | 公开(公告)日: | 2014-08-13 |
发明(设计)人: | 周志勇;戴亚康;郁朋;耿辰 | 申请(专利权)人: | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 |
主分类号: | B41J3/44 | 分类号: | B41J3/44;B41J29/38 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 汤东凤 |
地址: | 215163 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 打印 头部 医学 模型 快速 成型 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种头部医学模型的设计和制造技术,尤其是涉及一种基于3D打印的医学模型快速成型方法。
背景技术
3D打印作为一项创新技术,以三维模型数据为基础,运用粉末状金属或塑料等可粘合材料,通过逐层打印的方式来构造物体。3D打印与传统制造方式相比具有明显成本优势:无需设计模具,不必引进生产流水线。同时,3D打印制作模型的速度快,单个实物制作费用低,并在在工业快速成型、设计模型制造和医疗义肢制作等领域获得应用。近几年,3D打印技术快速发展引起了广泛关注,引起较大影响,是制造业发展的一个新趋势。随着桌面3D打印机及打印材料价格的不断下降,3D打印技术正在向实用化方向迈进。3D打印可以为医学模型制造提供有别于传统制造方式的新思路,可提高模型的制造效率,提供可定制化和个性化的医学模型。
发明内容
本发明提供了一种基于3D打印的医学模型快速成型方法。基于多模态医学图像的精确分割和配准,有效利用CT图像和MR图像的信息,对头部皮肤、颅骨、灰质、白质、脑脊液和大脑不同脑区建立三维模型,通过3D打印的方法,精确、快速地制造头部医学模型,并可提供可定制化、个性化的模型,解决了传统医学模型制作周期长、精度低、不可定制化的缺点。
为了解决上述技术问题,实现上述目的,本发明通过以下技术方案实现:
一种基于3D打印的头部医学模型快速成型方法,其特征在于包含以下步骤:
多模态医学图像配准、基于多模态图像的组织/器官精确分割、组织/器官的三维模型建立和3D打印,其中,所述多模态医学图像,包含以下任意一种模态的图像或任意组合:计算机断层成像(CT)图像和磁共振成像(MR)图像,或衍生自CT的成像技术获取的图像和衍生自MR的成像技术获取的图像的任一组合。
所述的衍生自CT的成像技术,包含以下任意一种成像技术:灌注CT成像技术、功能CT成像技术和计算机断层血管造影。
所述的衍生自MR的成像技术,包含以下任意一种成像技术:灌注MR成像技术,功能MR成像技术、弥散张量MR成像技术和磁共振血管造影技术。
所述的多模态医学图像配准步骤包括:
(I)构造或选择参考图像,并提取多模态图像的相关信息;
(II)构造图像的相似性测度;
(III)最大化相似性测度,计算得到图像的位移向量;
(IV)将多模态图像所在的空间变换到参考图像的坐标空间;
其中所述的参考图像是待配准的多模态图像中的其中之一,或是参考图像是标准的模板图像,或是由若干幅图像构造的模板图像,或是由多模态图像构造的先验结构图像,或是由健康人体采集而得的高精度图像;
其中所述的多模态图像的相关信息,包含以下任一一种或若干种信息的任意组合:
图像像素的灰度、图像梯度、图像局部梯度方向、互相关系数、互信息(或归一化互信息、或条件互信息、或包含空间上下文内容的互信息)、图像局部熵、拉普拉斯邻域图和自相似性特征,以及基于以上信息的改进;
其中所述的空间变换是以下任一一种:刚性变换、仿射变换、弹性变换或非刚性变换,以及在不同图像尺度上上述变换的任意组合。
所述的多模态医学图像的组织/器官精确分割步骤包括:
对于MR图像的处理,具体指的是对MR图像或衍生自MR的成像技术获取的图像(以下简称MR图像)进行如下处理:
(I)预处理MR图像或衍生自MR的成像技术获取的图像,得到预处理后的图像;
(II)去除MR图像或衍生自MR的成像技术获取的图像中的颅骨和小脑等组织;
(III)分割得到灰质、白质、脑脊液和背景等区域,并计算灰质等组织的厚度;
(IV)分割大脑中的感兴趣区域;
对于CT图像的处理,具体指的是对CT图像或衍生自CT的成像技术获取的图像(以下简称CT图像),进行如下处理:
(I)预处理CT图像或衍生自CT的成像技术获取的图像,去除图像噪声和灰度分布不均匀性;
(II)分割头部的颅骨组织;
(III)分割头部的皮肤;
(IV)分割得到整体的脑部组织。
对于MR图像的处理步骤(III)中采用MR图像分割算法,其特征在于:使用多水平集方法分割灰质、白质和脑脊液;对于MR图像的处理步骤(IV)中采用非线性对称配准算法分割大脑的感兴趣区域,其特征在于:所述的非线性对称配准算法,可将大脑区域分割成90个脑区。
所述的组织/器官的三维模型建立步骤包括:
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