1.本发明属于医疗技术领域，具体涉及一种人体管道类组织三维模型压缩方法。
背景技术：2.医学影像三维重建是一种基于人体断层扫描(ct或mri)，通过器官分割与三维建模，生成人体器官的表面面片拟合模型的过程；人体器官三维模型是一种利用众多相互连接的多边形面片拟合人体三维器官表面形状的数字模型；可通过三维渲染方法，绘制在计算机屏幕上，呈现三维的人体器官图像，实现虚拟现实的观察效果；面片是组成器官三维模型的基本单元，众多微小面片的相互连接实现三维器官表面的拟合；面片平滑是一种三维重建模型表面面片的处理算法，可使相邻面片过渡更加平滑，实现整体三维模型渲染效果更加接近人体器官的光滑表面；stl模型是stereo lithography的英文缩写，是一种存储三维表面模型的文件格式。
3.随着医疗技术向数字化、精准化发展，人体脏器的三维重建模型得到越来越多的应用；通过三维模型，医生可以精确地、直观地了解病变与周围组织的空间关系，术前规划方案，术中指导手术，如：虚拟支气管镜检查中的术前支气管镜入路规划，肺段切除手术的术前切除方案规划，以及经皮肺结节穿刺操作中穿刺路径规划等。
4.然而人体器官尤其是血管、支气管等管道类组织结构复杂、呈树枝状分布，其三维模型由于表面平均曲率较大，需要更多、更精细的面片实现平滑的表面拟合；这造成三维模型文件尺寸较大，如未经处理的肺动脉三维模型往往到达几10m字节，平滑算法处理后可达数百m字节；大尺寸的三维文件对于数据库的存储，三维交互算法的设计以及移动医学应用的传输产生较大压力；另一方面，如果直接对原始三维重建模型进行平滑操作，可能出现模型的缩小，在管道类组织末端产生尖刺现象，影响三维渲染的真实效果。
5.基于医学影像三维重建的手术辅助产品，尤其是管道类组织丰富的器官及系统，如肺、肝脏等，需要一种模型压缩算法。为此，我们提出一种人体管道类组织三维模型压缩方法。
技术实现要素：6.本发明的目的在于提供一种人体管道类组织三维模型压缩方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人体管道类组织三维模型压缩方法，包括以下具体步骤：
8.步骤一：获取病人的术前检测ct图像，进行同性重采样、ct值归一化预处理；
9.步骤二：将ct序列输入预先训练好的图像分割算法，对目标组织进行提取；分割为目标组织掩膜图像序列，即为原始医学影像中属于目标组织的体素标为白色(8-bit编码，灰阶值＝255)；
10.步骤三：进行连通消噪处理，根据体素连通性6连通或8连通，取前n个最大的连通
域，并将其他较小连通域作为分割噪声剔除；n根据不同组织、不同影像质量特点设定为2-4；
11.步骤四：对于分割掩膜进行高斯平滑处理，得到灰阶度由255到0过渡的灰度掩膜数据，每个体素灰度值由浮点型数据编码；高斯平滑基于高斯分布曲线，对于每个体素按照其邻域一定半径内的体素进行加权平均获得，越接近中心体素权重越高，反之权重越小；
12.步骤五：基于高斯平滑后的分割掩膜，设定等值面阈值iso threshold，并利用移动立方体marching cube算法，进行三维模型表面重建；等值面阈值根据不同组织器官特点预先设定为0-255之间的值；
13.步骤六：使用garland and heckbert面片精简算法，对三维表面模型进行面片精简；设置精简参数百分比，算法可以将原始模型的尺寸压缩到指定的比例，达到面片压缩的效果。
14.进一步地，所述步骤四中根据不同组织特点，提前设定高斯曲线的标准差σ及作用半径作用半径内的体素权重按照高斯分布取值，作用半径外的体素权重为0，不参与当前体素的加权平均。
15.进一步地，所述记中心体素为其邻域半径范围的体素集合记为体素与中心体素的欧式距离记为体素高斯平滑参数记为
[0016][0017]
记高斯平滑后中心体素的值为则：
[0018]
其中为邻域体素点集合的个数。
[0019]
进一步地，所述步骤五中等值面阈值越高，生成的三维模型越符合原始分割结果边界，但是表面缺陷较多，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。
[0020]
进一步地，所述步骤五中等值面阈值越低，模型饱和程度及平滑程度越高，对于后续的面片删减算法中保持模型平滑度的能力越强，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。
[0021]
进一步地，所述步骤二中目标组织以外的其他位置体素标记为黑色(8-bit编码，灰阶值＝0)背景。
[0022]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0023]
1.本技术可以在不严重降低三维模型渲染平滑效果的同时，大幅度减少表面面片的数量，降低三维模型的尺寸，提高使用效率，有效解决人体三维重建模型多边形面片拟合器官表面拓扑结构复杂，曲率较大，需要尺寸更加小、数量更加多，使得文件存储、算法处理及网络传输造成了较大压力的问题。
[0024]
2.本技术在保持模型表面平滑渲染效果的同时，极大程度上压缩模型尺寸，可更好的辅助人员对医学影像三维重建的手术规划，能够在不影响三维渲染效果的前提下，减少三维模型的尺寸，提高模型渲染响应性能、网络传输性能及减少数据存储压力。
附图说明
[0025]
图1为肺部ct扫描图像及肺动脉分割掩膜示意图。
[0026]
图2为肺动脉分割掩膜示意图。
[0027]
图3为文件内存41.9mb的原始分割掩膜直接经过marching cube三维重建算法生成的模型渲染效果示意图。
[0028]
图4为文件内存228.3mb的原始分割掩膜经高斯平滑后再经marching cube三维重建生成模型的渲染效果示意图。
[0029]
图5为文件内存2.1mb的经高斯平滑后的三维重建模型经94％面片精简后的渲染效果示意图。
具体实施方式
[0030]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0031]
实施例1
[0032]
如图1-5所示，一种人体管道类组织三维模型压缩方法，包括以下具体步骤：
[0033]
步骤一：获取病人的术前检测ct图像，进行同性重采样、ct值归一化预处理；
[0034]
步骤二：将ct序列输入预先训练好的图像分割算法，对目标组织进行提取；分割为目标组织掩膜图像序列，即为原始医学影像中属于目标组织的体素标为白色(8-bit编码，灰阶值＝255)；
[0035]
步骤三：进行连通消噪处理，根据体素连通性6连通，取前n个最大的连通域，并将其他较小连通域作为分割噪声剔除；n根据不同组织、不同影像质量特点设定为2；
[0036]
步骤四：对于分割掩膜进行高斯平滑处理，得到灰阶度由255到0过渡的灰度掩膜数据，每个体素灰度值由浮点型数据编码；高斯平滑基于高斯分布曲线，对于每个体素按照其邻域一定半径内的体素进行加权平均获得，越接近中心体素权重越高，反之权重越小；
[0037]
步骤五：基于高斯平滑后的分割掩膜，设定等值面阈值iso threshold，并利用移动立方体marching cube算法，进行三维模型表面重建；等值面阈值根据不同组织器官特点预先设定为50值；
[0038]
步骤六：使用garland and heckbert面片精简算法，对三维表面模型进行面片精简；设置精简参数百分比，算法可以将原始模型的尺寸压缩到指定的比例，达到面片压缩的效果。
[0039]
其中，所述步骤四中根据不同组织特点，提前设定高斯曲线的标准差σ及作用半径作用半径内的体素权重按照高斯分布取值，作用半径外的体素权重为0，不参与当前体素的加权平均。
[0040]
其中，所述记中心体素为其邻域半径范围的体素集合记为体素与中心体素的欧式距离记为体素高斯平滑参数记为
[0041][0042]
记高斯平滑后中心体素的值为则：
[0043]
其中为邻域体素点集合的个数。
[0044]
其中，所述步骤五中等值面阈值越高，生成的三维模型越符合原始分割结果边界，但是表面缺陷较多，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。
[0045]
其中，所述步骤五中等值面阈值越低，模型饱和程度及平滑程度越高，对于后续的面片删减算法中保持模型平滑度的能力越强，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。
[0046]
其中，所述步骤二中目标组织以外的其他位置体素标记为黑色(8-bit编码，灰阶值＝0)背景。
[0047]
实施例2
[0048]
如图1-5所示，一种人体管道类组织三维模型压缩方法，包括以下具体步骤：
[0049]
步骤一：获取病人的术前检测ct图像，进行同性重采样、ct值归一化预处理；
[0050]
步骤二：将ct序列输入预先训练好的图像分割算法，对目标组织进行提取；分割为目标组织掩膜图像序列，即为原始医学影像中属于目标组织的体素标为白色(8-bit编码，灰阶值＝255)；
[0051]
步骤三：进行连通消噪处理，根据体素连通性8连通，取前n个最大的连通域，并将其他较小连通域作为分割噪声剔除；n根据不同组织、不同影像质量特点设定为3；
[0052]
步骤四：对于分割掩膜进行高斯平滑处理，得到灰阶度由255到0过渡的灰度掩膜数据，每个体素灰度值由浮点型数据编码；高斯平滑基于高斯分布曲线，对于每个体素按照其邻域一定半径内的体素进行加权平均获得，越接近中心体素权重越高，反之权重越小；
[0053]
步骤五：基于高斯平滑后的分割掩膜，设定等值面阈值iso threshold，并利用移动立方体marching cube算法，进行三维模型表面重建；等值面阈值根据不同组织器官特点预先设定为100值；
[0054]
步骤六：使用garland and heckbert面片精简算法，对三维表面模型进行面片精简；设置精简参数百分比，算法可以将原始模型的尺寸压缩到指定的比例，达到面片压缩的效果。
[0055]
其中，所述步骤四中根据不同组织特点，提前设定高斯曲线的标准差σ及作用半径作用半径内的体素权重按照高斯分布取值，作用半径外的体素权重为0，不参与当前体素的加权平均。
[0056]
其中，所述记中心体素为其邻域半径范围的体素集合记为体素与中心体素的欧式距离记为体素高斯平滑参数记为
[0057]
[0058]
记高斯平滑后中心体素的值为则：
[0059]
其中为邻域体素点集合的个数。
[0060]
其中，所述步骤五中等值面阈值越高，生成的三维模型越符合原始分割结果边界，但是表面缺陷较多，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。
[0061]
其中，所述步骤五中等值面阈值越低，模型饱和程度及平滑程度越高，对于后续的面片删减算法中保持模型平滑度的能力越强，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。
[0062]
其中，所述步骤二中目标组织以外的其他位置体素标记为黑色(8-bit编码，灰阶值＝0)背景。
[0063]
实施例3
[0064]
如图1-5所示，一种人体管道类组织三维模型压缩方法，包括以下具体步骤：
[0065]
步骤一：获取病人的术前检测ct图像，进行同性重采样、ct值归一化预处理；
[0066]
步骤二：将ct序列输入预先训练好的图像分割算法，对目标组织进行提取；分割为目标组织掩膜图像序列，即为原始医学影像中属于目标组织的体素标为白色(8-bit编码，灰阶值＝255)；
[0067]
步骤三：进行连通消噪处理，根据体素连通性8连通，取前n个最大的连通域，并将其他较小连通域作为分割噪声剔除；n根据不同组织、不同影像质量特点设定为4；
[0068]
步骤四：对于分割掩膜进行高斯平滑处理，得到灰阶度由255到0过渡的灰度掩膜数据，每个体素灰度值由浮点型数据编码；高斯平滑基于高斯分布曲线，对于每个体素按照其邻域一定半径内的体素进行加权平均获得，越接近中心体素权重越高，反之权重越小；
[0069]
步骤五：基于高斯平滑后的分割掩膜，设定等值面阈值iso threshold，并利用移动立方体marching cube算法，进行三维模型表面重建；等值面阈值根据不同组织器官特点预先设定为200之间的值；
[0070]
步骤六：使用garland and heckbert面片精简算法，对三维表面模型进行面片精简；设置精简参数百分比，算法可以将原始模型的尺寸压缩到指定的比例，达到面片压缩的效果。
[0071]
其中，所述步骤四中根据不同组织特点，提前设定高斯曲线的标准差σ及作用半径作用半径内的体素权重按照高斯分布取值，作用半径外的体素权重为0，不参与当前体素的加权平均。
[0072]
其中，所述记中心体素为其邻域半径范围的体素集合记为体素与中心体素的欧式距离记为体素高斯平滑参数记为
[0073][0074]
记高斯平滑后中心体素的值为则：
[0075]
其中为邻域体素点集合的个数。
[0076]
其中，所述步骤五中等值面阈值越高，生成的三维模型越符合原始分割结果边界，但是表面缺陷较多，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。
[0077]
其中，所述步骤五中等值面阈值越低，模型饱和程度及平滑程度越高，对于后续的面片删减算法中保持模型平滑度的能力越强，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。
[0078]
其中，所述步骤二中目标组织以外的其他位置体素标记为黑色(8-bit编码，灰阶值＝0)背景。
[0079]
本发明的工作原理及使用流程：可以在不严重降低三维模型渲染平滑效果的同时，大幅度减少表面面片的数量，降低三维模型的尺寸，提高使用效率，有效解决人体三维重建模型多边形面片拟合器官表面拓扑结构复杂，曲率较大，需要尺寸更加小、数量更加多，使得文件存储、算法处理及网络传输造成了较大压力的问题，在保持模型表面平滑渲染效果的同时，极大程度上压缩模型尺寸，可更好的辅助人员对医学影像三维重建的手术规划。
[0080]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
技术特征：1.一种人体管道类组织三维模型压缩方，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤一：获取病人的术前检测ct图像，进行同性重采样、ct值归一化预处理；步骤二：将ct序列输入预先训练好的图像分割算法，对目标组织进行提取；分割为目标组织掩膜图像序列，即为原始医学影像中属于目标组织的体素标为白色(8-bit编码，灰阶值＝255)；步骤三：进行连通消噪处理，根据体素连通性6连通或8连通，取前n个最大的连通域，并将其他较小连通域作为分割噪声剔除；n根据不同组织、不同影像质量特点设定为2-4；步骤四：对于分割掩膜进行高斯平滑处理，得到灰阶度由255到0过渡的灰度掩膜数据，每个体素灰度值由浮点型数据编码；高斯平滑基于高斯分布曲线，对于每个体素按照其邻域一定半径内的体素进行加权平均获得，越接近中心体素权重越高，反之权重越小；步骤五：基于高斯平滑后的分割掩膜，设定等值面阈值iso threshold，并利用移动立方体marching cube算法，进行三维模型表面重建；等值面阈值根据不同组织器官特点预先设定为0-255之间的值；步骤六：使用garland and heckbert面片精简算法，对三维表面模型进行面片精简；设置精简参数百分比，算法可以将原始模型的尺寸压缩到指定的比例，达到面片压缩的效果。2.根据权利要求1所述的一种人体管道类组织三维模型压缩方法，其特征在于：所述步骤四中根据不同组织特点，提前设定高斯曲线的标准差σ及作用半径作用半径内的体素权重按照高斯分布取值，作用半径外的体素权重为0，不参与当前体素的加权平均。3.根据权利要求1所述的一种人体管道类组织三维模型压缩方法，其特征在于：所述步骤五中等值面阈值越高，生成的三维模型越符合原始分割结果边界，但是表面缺陷较多，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。4.根据权利要求1所述的一种人体管道类组织三维模型压缩方法，其特征在于：所述步骤五中等值面阈值越低，模型饱和程度及平滑程度越高，对于后续的面片删减算法中保持模型平滑度的能力越强，需要根据不同的重建目标及影像质量进行调整。5.根据权利要求1所述的一种人体管道类组织三维模型压缩方法，其特征在于：所述步骤二中目标组织以外的其他位置体素标记为黑色(8-bit编码，灰阶值＝0)背景。
技术总结本发明公开了一种人体管道类组织三维模型压缩方法，包括获取病人的术前检测CT图像，进行同性重采样、CT值归一化预处理；将CT序列输入预先训练好的图像分割算法，对目标组织进行提取；分割为目标组织掩膜图像序列，即为原始医学影像中属于目标组织的体素标为白色(8-bit编码，灰阶值＝255)；进行连通消噪处理，根据体素连通性6连通或8连通，取前N个最大的连通域，并将其他较小连通域作为分割噪声剔除；N根据不同组织、不同影像质量特点设定为2-4。本申请可以在不严重降低三维模型渲染平滑效果的同时，大幅度减少表面面片的数量，降低三维模型的尺寸，提高使用效率。提高使用效率。提高使用效率。
技术研发人员：田光野 徐栗 满海堂 巩道友
受保护的技术使用者：诺信医学科技(山东)有限公司
技术研发日：2022.04.29
技术公布日：2022/7/4
