[发明专利]一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法

权利要求书

1.一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，其特征在于，包括：

S1、采集死亡时间小于2小时的尸体头部脑体素多模态医学影像数据集；

S2、对尸体进行排液、冷冻处理，待尸体完全硬化后使用数控铣床将头部切割成厚度一致的切片；

S3、采用玻片对每个切片进行定型，然后将切片温度恢复至36.5℃，使用高清数码相机进行拍照，获得每一张切片的断面照片，从而建立尸体断面高清影像数据集；

S4、结合解剖学知识，对尸体断面高清影像数据集中每个切片中的组织进行识别和标注；

S5、将步骤S4的识别与标注结果投影到尸体头部脑体素多模态医学影像数据中，得到不同区域、不同组织在多模态影像中的索引；

S6、采集当前待分析用户的脑部体素多模态影像数据；

S7、根据步骤S5建立的索引，实现当前待分析用户的本征脑体素分割与定义；

S8、利用云点重建技术实现当前待分析用户本征脑的重建，得到当前待分析用户对应的数字孪生脑投射。

2.根据权利要求1所述的一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，其特征在于，步骤S1在采集时，多模态医学影像采集环境控制在正常的实验温度，并对尸体进行35-37摄氏度的温度保持处理。

3.根据权利要求2所述的一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，其特征在于，步骤S1具体通过采用MRI设备、CT设备、MEG设备获取头部脑体素对应的MRI影像、CT影像、MEG影像，从而得到多模态医学影像数据集。

4.根据权利要求3所述的一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，其特征在于，步骤S1还包括记录MRI设备、CT设备、MEG设备的设备控制参数。

5.根据权利要求4所述的一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，其特征在于，步骤S4具体对组织类型与组织边界进行识别和标注。

6.根据权利要求5所述的一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，其特征在于，步骤S5采用深度学习的方法，将步骤S4识别和标注后的尸体断面高清影像数据集作为标注数据集，将步骤S1的多模态医学影像数据集作为训练集，通过深度学习将标注的结果投影到多模态影像中，从而获得不同区域、不同组织在多模态影像中的索引。

7.根据权利要求6所述的一种具有个体本征结构特性的数字孪生脑投射方法，其特征在于，步骤S6在与步骤S1相同的MRI设备、CT设备、MEG设备的设备控制参数下，采集当前待分析用户的脑部体素多模态影像数据。