[发明专利]一种基于PBF的血液模拟方法

说明书

本发明实施例公开了一种基于PBF的血液模拟方法，其中，该方法包括：获取粒子的信息数据，进行初始化处理；根据人体每个部位的血管位置，将血管中的血液进行离散化处理，获得一个个离散的粒子；将多种粒子进行计算处理，获得每个粒子的领域粒子的动态信息；根据每个粒子的领域粒子的数据信息利用PBD框架修正粒子的位置，不断迭代直至结束。通过实施本发明实施例，能够突破传统流体模拟技术的限制，使得在模拟过程中具有更大的时间步长，有着更好的实时性；结合多种粒子混合模拟血液，能通过使用粒子的数量根据应用场景的不同进行适当的修改，同时使用血液整体的密度来约束不同密度粒子的分布情况，保证了单位体积内不同类型粒子的分布情况，不会出现分层的现象。

技术领域

本发明涉及计算机图形学技术领域，尤其涉及一种基于PBF的血液模拟方法。

背景技术

在计算机图形学领域，流体的模拟一直是研究的热门方向，其中主要分为两大类，拉格朗日方法和欧拉方法。欧拉方法侧重于“场”的研究，把流体的性质，如质量、密度和温度等，定义为空间位置加时间的函数。相对的，拉格朗日方法侧重于“质点”的研究，把流体抽象为一个个离散的粒子，每个粒子都带有自己的物理属性，通过追踪粒子的运动轨迹来进行流体的模拟。SPH方法是拉格朗日法的主要分支。

SPH方法分为两个大的方向，一类是微可压缩SPH方法，该类方法在模拟不可压缩流体的时候，允许流体的密度有着微小的波动，从而可以通过密度来求解粒子所受到的压力；一类方法是不可压缩SPH方法，该类方法在模拟不可压缩流体的时候，流体密度不会发生波动，通过计算压强的泊松方程来计算流体的压力。针对微可压缩SPH方法而言，它有着计算直观的特点，每个单独的粒子都可以使用牛顿第二定律来计算受力情况；但是它要求有着很小的时间步长，来保证流体的密度不会出现失控的状况。针对不可压缩SPH方法，它在计算的过程中能够准确的保证流体密度的恒定，但是它每步的计算需要多次迭代，收敛速度慢。而后来提出的隐式不可压缩SPH方法在不可压缩SPH方法的基础上进行了改进，提高了求解泊松方程时候的收敛速度。

血液模拟是流体模拟的一大分支，相较于水这种流体而言，血液有着其特殊的性质。流体可以分为两个大类，一类是牛顿流体，一类是非牛顿流体。对于牛顿流体而言，主要特点是牛顿流体的黏度不会随着流体剪变率的变化而变化，也就是说牛顿流体的黏度系数是一个定值，例如水、乙醇、血浆、血清等都是某牛顿流体。而非牛顿流体的黏度则会随着流体剪变率的变化而变化，典型的飞牛顿流体包括油脂、牛奶、牙膏、血液和泥浆等。所以血液作为一种非牛顿流体，在模拟的过程中，我们还需要考虑到它黏度的影响。

在当前的模拟技术之中，尚未有一种方法能够很好的模拟血液，其中针对血液黏度特点的模拟也是很少的。

SPH算法的基本思想是，把连续的流体看成是一个个离散的、且相互作用的粒子，这些粒子相互影响，共同形成了复杂的流体。对于每一个单独的粒子来说，它们都遵循最基本的牛顿第二定律通过研究每个粒子的受力情况，我们就可以计算得到每个粒子的加速度，进而计算得到速度和位移，所有粒子的移动共同构成了流体。

但在模拟过程中，如果时间步长较大，那么流体的密度波动就会较大，超出了允许的范围，造成模拟过程中粒子的散乱，因此该方法要求时间步长很小，实际应用中计算量大，模拟的实时效果不好；当前技术在模拟流体的时候使用了单一的粒子来进行模拟，该方法应用于模拟血液的时候，只是用一种粒子将不能够表现出血液的生理学特性，因为血液的不同成分在生物体中都有着不同的作用；如果使用现有技术强行加入多种粒子，那么在一段时间的模拟之后不同密度的粒子将会发生分层，密度较大的粒子会沉积于底部，而密度较小的粒子将会上浮。当前模拟技术所模拟的都是牛顿流体，其黏度不会因为剪切率等其他外部因素而发生改变，而应用于血液模拟的时候，血液属于非牛顿流体，粘度会因为外部因素的影响而发生变化，同时血液黏度的变化在医学上具有诊断病情的重要作用，很多疾病都会伴随有血液黏度的变化，使用当前方法将不能够准确的描述血液的黏度。

发明内容