[发明专利]基于PCA和TSSM模型的膈肌预测系统及方法

权利要求书

1.一种基于PCA和TSSM模型的膈肌预测系统，包括膈肌图像分割模块，胸腹表面图像分割模块，膈肌位移计算模块，胸腹表面位移模块，图像输出模块；其特征在于，还包括PCA模块，模型拟合模块；其中，

所述膈肌图像分割模块，用于选取所选患者呼吸周期0％相位的患者体三维图像，将所选相位的人体三维图像以像素值差值法处理为仅有右肺下膈肌的三维图像；

所述胸腹表面图像分割模块，用于选取所选患者的呼吸周期的0％相位的人体三维图像，将该图像以掩膜法处理为仅有胸腹表面的三维图像；

所述膈肌位移计算模块，将膈肌三维图像的全部膈肌像素点的空间三维坐标值取均值，将该均值作为右肺下膈肌的质心坐标值；将该坐标值与所选患者的右肺下膈肌的初始质心坐标值相减，得到所选相位的膈肌位移；

所述胸腹表面位移计算模块，用于用ICP算法将所选患者的所选相位的胸腹部三维图像的空间三维坐标与呼吸周期的0％相位的胸腹表面图的空间三维坐标进行配准，将配准后得到的平移向量作为所选相位的胸腹表面位移；

所述PCA模块，用于将每个患者全部相位的膈肌位移连接为一个10个x轴上的位移值+10个y轴上的位移值+10个z轴上的位移的30维的向量，并进行归一化；用于将每个患者的归一化后的30维的向量，进行主成分分析法处理，降维并映射到d维子空间R^v中；用于将每个患者每个相位的胸腹表面位移归一化为一个10个x轴上的位移值+10个y轴上的位移值+10个z轴上的位移的30维的向量，并进行归一化；用于将每个患者归一化后的30维向量，进行主成分分析法处理，降维并映射到d维子空间R^u中；用于将从TSSM模型中获得的膈肌位移按照PCA特征子空间的系数和基来计算膈肌位移的预测数据，即得到归一化的膈肌位移数据按照膈肌位移的归一化公式，将归一化的膈肌位移数据逆归一化，得到最终的膈肌位移v^out；

所述模型拟合模块，用于利用线性岭回归优化法将映射到R^v中的膈肌位移数据与映射到R^u中的胸腹部表面位移数据连接起来，得到变换矩阵β，求出β的最优化表达式β^opt，即为TSSM模型；

所述图像输出模块在计算机上显示出横坐标为相位，纵坐标为膈肌位移的曲线图。