一种脉管模型的平滑方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及医学影像三维重建，尤其涉及一种脉管模型的平滑方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、医学影像三维重建技术包括体数据重建和面数据重建，体数据重建为直接按照预设规则定义三维体术的颜色和透明度，之后进行渲染，而面数据重建为先分割出感兴趣器官或者病灶区域，然后通过等值面生成方法生成感兴趣区域的三维等值面，再通过预设颜色和透明度来进行渲染。面数据重建具有针对性更强，渲染效果更好，数据量少而易于传输等特点，被广泛运用于各个外科科室中，用于手术规划、3d打印、术中导航等。

2、随着精准外科手术的发展，基于面数据的三维重建技术运用越来越广泛和深入，因此其重建质量好坏会直接影响手术规划、术中导航效果。目前主流的三维重建方法为基于ct（电子计算机断层扫描）或者mri（磁共振成像）数据，对感兴趣器官或者血管进行分割，再根据分割结果直接通过marchingcube（等值面提取）方法重建出目标组织的三维模型。由于该方法会产生过多冗余面片，重建出的三维模型表面十分粗糙，通常采用拉普拉斯平滑方法对重建得到的网络进行平滑。拉普拉斯平滑方法可以有效平滑大组织模型，但对于脉管系统，平滑后会导致大量脉管末端在平滑中变细甚至是消失，这种现象在术前规划时可能会造成血管半径或血管分支判断错误，从而导致手术规划不精准问题。

3、故而现有技术中存在三维重建模型平滑后末端坍缩，导致手术规划不精准的问题。

技术实现思路

1、鉴于上述现有技术的不足之处，本技术提供了一种脉管模型的平滑方法、装置、电子设备及存储介质，应用于医学影像三维重建技术领域，通过获取脉管体素初始数据vo，而后对脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，得到脉管体素自适应滤波数据，以增粗血管末端以及细小血管体素半径，从而弥补taubin网络平滑导致的血管模型塌缩问题；为了将获得的脉管体素自适应滤波数据以曲线的形式显示在显示屏幕上，可以根据脉管体素自适应滤波数据提取体素等值面，最后对体素等值面进行taubin网络平滑处理，得到脉管平滑图像信息。本技术将体素自适应滤波与taubin网络平滑结合共同使用，对三维重建的脉管组织模型进行平滑操作，保证该模型平滑效果的同时，改善现有三维重建方法导致的脉管系统末端塌缩和细小血管消失的问题。

2、第一方面，本技术提供一种脉管模型的平滑方法，该方法包括以下步骤：

3、获取脉管体素初始数据vo；

4、对脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，得到脉管体素自适应滤波数据；

5、根据脉管体素自适应滤波数据提取体素等值面；

6、对体素等值面进行taubin网络平滑处理，得到脉管平滑图像信息。

7、通过上述的一种脉管模型的平滑方法，获取脉管体素初始数据vo，该脉管体素初始数据vo为目标脉管的体素数据；而后为了避免该脉管体素初始数据vo在经过网络平滑之后末端塌缩，可先对该脉管体素初始数据vo进行自适应滤波操作，以增粗血管末端以及细小血管半径，得到滤波后的脉管体素自适应滤波数据，再根据脉管体素自适应滤波数据提取体素等值面，将目标脉管的模型显示在显示器上，此时，该模型表面还比较粗糙，可采用taubin网络平滑对该模型进行平滑处理，即可得到脉管平滑图像信息。因此，本技术通过采用自适应滤波与网络平滑结合的方式，对脉管组织进行三维重建，具有保证模型平滑效果的同时，避免了模型末端塌缩的有益效果。

8、优选地，在本技术提供的一种脉管模型的平滑方法，对脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，得到脉管体素自适应滤波数据的步骤包括：

9、对脉管体素初始数据vo进行归一化均值滤波，得到脉管体素均值滤波数据vm；

10、体素i体素i遍历脉管体素初始数据vo中体素i的位置，得到脉管体素均值滤波数据vm中相同位置的均值滤波数据值；

11、根据均值滤波数据值对脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，得到脉管体素自适应滤波数据。

12、通过上述的一种脉管模型的平滑方法，该对脉管体素初始数据vo进行自适应滤波的方法，对该脉管体素初始数据vo进行两次滤波，分别为，首先对脉管体素初始数据vo进行归一化均值滤波，并得到第一次滤波的数据：脉管体素均值滤波数据vm；而后通过遍历vo中的体素i的位置，可以获取到脉管体素均值滤波数据vm对应的均值滤波数据值；通过的具体数据值，判断出满足条件的对应的体素i的具体位置，对满足条件的体素i所在位置的脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，即可得到已增强的脉管末端以及细小血管的脉管体素自适应滤波数据。

13、优选地，在本技术提供一种脉管模型的平滑方法，对脉管体素初始数据vo进行归一化均值滤波，得到脉管体素均值滤波数据vm的步骤包括：

14、获取归一化均值滤波的滤波半径n；

15、根据滤波半径n对脉管体素初始数据vo进行归一化均值滤波，得到脉管体素均值滤波数据vm。

16、通过上述的一种脉管模型的平滑方法，在对脉管体素初始数据vo进行归一化均值滤波时，需要先获取归一化均值滤波的滤波半径n，该滤波半径n的选取需要根据目标脉管的大小来确定，目标脉管越大，n的取值越大，但在通常情况下，将n取值为3即可满足本技术的滤波需求。

17、优选地，本技术提供一种脉管模型的平滑方法，根据均值滤波数据值对脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，得到脉管体素自适应滤波数据的步骤包括：

18、判断均值滤波数据值的大小；

19、获取满足条件的均值滤波数据值对应的体素；

20、以滤波半径n对体素范围内的脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，得到脉管体素自适应滤波数据。

21、通过以上的一种脉管模型的平滑方法，由于体素i分别对应一个滤波前的初始数据值，以及滤波后的均值滤波数据值，因此通过判断出满足条件的获取到对应的满足条件的体素，而后根据满足条件的体素，确定满足条件的滤波前的初始数据值，以及初始数据值对应的脉管体素初始数据vo，以滤波半径n对该体素范围内的脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，以增粗血管末端以及细小血管的半径。

22、优选地，本技术提供一种脉管模型的平滑方法，以滤波半径n对体素范围内的脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，得到脉管体素自适应滤波数据的步骤包括：

23、根据满足条件的均值滤波数据值，计算体素范围内的脉管体素初始数据vo的滤波概率；

24、根据滤波概率计算脉管体素自适应滤波数据。

25、优选地，本技术提供一种脉管模型的平滑方法，根据满足条件的均值滤波数据值，计算体素范围内的脉管体素初始数据vo的滤波概率的具体计算公式为：

26、，其中为满足条件的均值滤波数据值，为滤波概率。

27、优选地，本技术提供一种脉管模型的平滑方法，根据滤波概率计算脉管体素自适应滤波数据的具体计算公式为：

28、，，其中为体素范围内的脉管体素初始数据vo的滤波结果，表示对滤波结果进行四舍五入的运算函数，为脉管体素自适应滤波数据，对结果进行四舍五入即可获取脉管体素自适应滤波数据。

29、第二方面，本技术提供一种脉管模型的平滑装置，该装置包括：

30、获取模块：用于获取脉管体素初始数据vo；

31、滤波模块：用于对脉管体素初始数据vo进行自适应滤波，得到脉管体素自适应滤波数据；

32、提取模块：用于根据脉管体素自适应滤波数据提取体素等值面；

33、平滑模块：用于对体素等值面进行taubin网络平滑处理，得到脉管平滑图像信息。

34、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，该存储器存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由处理器执行时，运行如上述第一方面提供的方法中的步骤。

35、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的方法中的步骤。

36、有益效果：本技术提供的一种脉管模型的平滑方法、装置、电子设备及存储介质，通过上述的一种脉管模型的平滑方法，获取脉管体素初始数据vo，该脉管体素初始数据vo为目标脉管的体素数据；而后为了避免该脉管体素初始数据vo在经过网络平滑之后末端塌缩，可先对该脉管体素初始数据vo进行自适应滤波操作，以增粗血管末端以及细小血管半径，得到滤波后的脉管体素自适应滤波数据，再根据脉管体素自适应滤波数据提取体素等值面，将目标脉管的模型显示在显示器上，此时，该模型表面还比较粗糙，可采用taubin网络平滑对该模型进行平滑处理，即可得到脉管平滑图像信息。因此，本技术通过采用自适应滤波与网络平滑结合的方式，对脉管组织进行三维重建，具有保证模型平滑效果的同时，避免了模型末端塌缩的有益效果。