[发明专利]肿瘤热消融手术智能仿真模型训练系统、训练方法在审
申请号: | 202011127359.7 | 申请日: | 2020-10-20 |
公开(公告)号: | CN112562859A | 公开(公告)日: | 2021-03-26 |
发明(设计)人: | 肖熠;应葵 | 申请(专利权)人: | 应葵;清华大学 |
主分类号: | G16H50/50 | 分类号: | G16H50/50;G16H20/40;G16H30/20;G06N3/08 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 邵泳城 |
地址: | 北京市海淀区成府*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 肿瘤 消融 手术 智能 仿真 模型 训练 系统 方法 | ||
1.一种肿瘤热消融手术智能仿真模型训练系统,其特征在于,包括:
影像模块,用于采集患者肿瘤病变处的医学图像;
三维建模模块,用于处理所述医学图像以获取人体内部器官组织的三维模型;
仿真系统,用于获取所述三维模型及手术需要的热源模型,根据所述三维模型及所述热源模型模拟实际手术的插入热源和加热过程并获取消融范围和温度场分布。
2.根据权利要求1所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练系统,其特征在于,所述医学图像为磁共振图像。
3.根据权利要求1所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练系统,其特征在于,所述三维建模模块用于利用神经网络提取所述医学图像中的人体结构信息以获得人体内部器官组织的三维结构与位置,并根据所述人体内部器官组织的三维结构与位置建立所述三维模型。
4.根据权利要求1所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练系统,其特征在于,所述仿真系统用于设定所述三维模型的热导率和血液灌注速率,及设计热源插入所述三维模型的路径和最终位置,并设置热源加热参数。
5.根据权利要求1所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练系统,其特征在于,所述仿真系统用于对加热后的温度计算采用有限元分析方法来获取所述消融范围和所述温度场分布。
6.根据权利要求5所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练系统,其特征在于,所述仿真系统用于将所述三维模型网格化,分成多个离散单元,根据每一个所述离散单元的初始温度参数和所述热源的加热参数,推导出每一个所述离散单元随时间变化的温度值,并获取整个所述三维模型随时间变化的温度场分布。
7.根据权利要求1所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练系统,其特征在于,所述仿真系统用于根据预设的有效消灭肿瘤的温度阈值,在所述三维模型的温度场分布中以所述温度阈值为边界,计算出有效消融范围。
8.一种肿瘤热消融手术智能仿真模型训练方法,其特征在于,包括:
采集患者肿瘤病变处的医学图像;
处理所述医学图像以获取人体内部器官组织的三维模型;
获取所述三维模型及手术需要的热源模型,根据所述三维模型及所述热源模型模拟实际手术的插入热源和加热过程并获取消融范围和温度场分布。
9.根据权利要求8所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练方法,其特征在于,处理所述医学图像以获取人体内部器官组织的三维模型,包括:
利用神经网络提取所述医学图像中的人体结构信息以获得人体内部器官组织的三维结构与位置;
根据所述人体内部器官组织的三维结构与位置建立所述三维模型。
10.根据权利要求8所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练方法,其特征在于,所述训练方法包括:
设定所述三维模型的热导率和血液灌注速率,及设计热源插入所述三维模型的路径和最终位置,并设置热源加热参数。
11.根据权利要求8所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练方法,其特征在于,所述训练方法包括:
对加热后的温度计算采用有限元分析方法来获取所述消融范围和所述温度场分布。
12.根据权利要求11所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练方法,其特征在于,所述训练方法包括:
将所述三维模型网格化,分成多个离散单元;
根据每一个所述离散单元的初始温度参数和所述热源的加热参数,推导出每一个所述离散单元随时间变化的温度值,并获取整个所述三维模型随时间变化的温度场分布。
13.根据权利要求8所述的肿瘤热消融手术智能仿真模型训练方法,其特征在于,所述训练方法包括:
根据预设的有效消灭肿瘤的温度阈值,在所述三维模型的温度场分布中以所述温度阈值为边界,计算出有效消融范围。
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