[发明专利]本构模型与有限元结合的脉络膜新生血管生长预测方法

摘要

本发明公开了一种本构模型与有限元结合的脉络膜新生血管生长预测方法，图像预处理；区域提取和划分：将图像分割为CNV区域、外视网膜层、内视网膜层和脉络膜层4个区域；网格化：对4个区域进行四面体网格生成；建模：运用超弹性生物力学模型与反应扩散方程建模，将脉络膜新生血管生长后的质量改变作为源项加入到方程中，使变形梯度张量根据新生血管的生长持续变化；优化模型，算出最佳准确率，进行参数检验；根据每个时间点预测的参数拟合一条参数曲线，预测最后一个时间点的生长参数，得到预测结果。本发明的方法能够更加灵活和个性化的模式生物机械模型，模型假设的组织是正交各向异性，对非线性、大变形区域也有很好的预测结果，准确度高。

主权项

1.一种本构模型与有限元结合的脉络膜新生血管生长预测方法，其特征是，包括以下步骤：/n步骤1.图像预处理：对三维视网膜频域光学相干断层成像SD-OCT图像进行下采样处理；/n步骤2.区域提取和划分：将图像分割为脉络膜新生血管CNV区域、外视网膜层、内视网膜层和脉络膜层4个区域；/n步骤3.网格化：对CNV区域、内视网膜层、外视网膜层和脉络膜层进行多尺度、自适应的四面体网格生成；/n步骤4.运用超弹性生物力学模型与反应扩散方程建模：在超弹性生物力学模型结构中，整合各区域不同的体积模量、剪切模量及其对应的体积弹性响应、等容弹性响应，将脉络膜新生血管生长后的质量改变作为源项加入到方程中，使变形梯度张量根据新生血管的生长持续变化；/n步骤5.优化模型，算出最佳准确率，进行参数检验；/n步骤6.根据每个时间点预测的参数拟合一条参数曲线，预测最后一个时间点的生长增值率参数，得到预测结果；/n步骤4包括以下步骤：/n(4a)反应扩散方程的入侵和扩散/n逻辑回归型增长的反应扩散方程表示为：/n