[发明专利]一种脑环境参数确定装置、方法及电子设备

说明书

本申请提供一种脑环境参数确定装置、方法及电子设备，脑环境参数确定方法包括：获取脑边界条件、脑参数以及受试者的全脑模型数据；根据多网络孔隙介质弹性力学模型确定全脑模型数据对应的控制方程；将脑参数以及全脑模型数据带入控制方程中，进行以脑边界条件为约束条件的迭代计算直至控制方程收敛，获得受试者的脑环境参数。因此，将多网络孔隙介质弹性力学模型用于模拟脑环境中多个流体之间的转运情况和组织形变，由于在计算过程中考虑了不同流体的渗透，因此准确度较高，能够更好的展示脑环境的物理和生理特性，从而使研究人员能够根据脑环境参数对人体全脑进行更好的研究。

技术领域

本申请涉及医学数据处理领域，具体而言，涉及一种脑环境参数确定装置、方法及电子设备。

背景技术

目前，已经有多种算法应用于脑环境研究：全脑评估多以压力容积法、集总参数模型等将脑部看作一个整体，研究输入与输出之间的拟合，对系统内部不予考虑，因此不能反映出血液网络和脑脊液的相互作用；脑环境流体力学模型主要考虑软组织形变以及细胞外液与毛细血管的物质交换，涉及血管网络和脑室系统两个腔室系统，致力于表现血液和脑脊液等流体网络中的渗透性质。然而，脑环境中血管网络主要有动脉血管、静脉血管和毛细血管网，血管性质差异导致其中流体渗透各不相同。因此，采用现有技术中的方法，得到的脑环境数据均不准确。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种脑环境参数确定装置、方法及电子设备，用以解决计算得到的脑环境数据准确度较低的技术问题。

为了实现上述目的，本申请实施例所提供的技术方案如下所示：

第一方面，本申请实施例提供一种脑环境参数确定方法，包括：获取脑边界条件、脑参数以及受试者的全脑模型数据；根据多网络孔隙介质弹性力学模型确定所述全脑模型数据对应的控制方程；其中，所述控制方程用于描述全脑的动量守恒以及质量守恒；将所述脑参数以及所述全脑模型数据带入所述控制方程中，进行以所述脑边界条件为约束条件的迭代计算直至所述控制方程收敛，获得所述受试者的脑环境参数。因此，将多网络孔隙介质弹性力学模型用于模拟人体颅内脑环境中多个流体之间的转运情况和组织形变，确定全脑模型的控制方程，并通过对控制方程进行迭代求解以得到控制方程收敛时的脑环境参数。由于在计算过程中考虑了不同流体的渗透，因此上述脑环境参数准确度较高，能够更好的展示脑环境的物理和生理特性，从而使研究人员能够根据脑环境参数对人体全脑进行更好的研究。

在本申请的可选实施例中，在所述获取脑边界条件、脑参数以及受试者的全脑模型数据之前，所述脑环境参数确定方法还包括：获取所述受试者的全脑核磁共振图像；根据所述全脑核磁共振图像构建所述受试者的全脑模型；对所述全脑模型进行网格划分以及网格标记，以获得所述全脑模型数据。因此，利用受试者的全脑核磁共振图像构建该受试者的全脑模型，并通过对全脑模型进行网格划分达到离散化的目的，以使计算机可以对离散的数据进行处理，同时由于脑中的不同物质的力学性质不同，通过对全脑模型进行网格标记，区分不同区域的不同物质，从而提高求解得到的脑环境参数的准确度。

在本申请的可选实施例中，所述对所述全脑模型进行网格划分，包括：利用流体的力学性质对所述全脑模型进行网格划分，得到四重流体网络；其中，所述四重流体网络包括动脉血管网络、小动脉及毛细血管网络、脑脊液及组织液网络和静脉血管网络。因此，网格划分后的全脑模型中包括四种流体网络，从而使得在求解脑环境参数的过程中考虑该四种不同流体网络的渗透情况，得到准确度更高的脑环境参数。