CN116258024A - 目标区域的电场可视化方法、装置和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种目标区域的电场可视化方法、装置和计算机设备，其中，该目标区域的电场可视化方法包括：根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型，确定仿真模型对应的最优电极布局，在最优电极布局下，仿真模型通过验证时，确定最优电极布局对应的目标激励电场，并在目标激励电场下，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态，通过本申请，解决了无法准确计算肿瘤区域的电场分布的问题，实现了准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。

Description

目标区域的电场可视化方法、装置和计算机设备

技术领域

本申请涉及可视化技术领域，特别是涉及目标区域的电场可视化方法、装置和计算机设备。

背景技术

经相关体外实验表明，电场处理后癌细胞的有丝分裂将延长或完全停滞。并且抑制作用的强度与多种因素相关，例如，肿瘤的大小、形状与位置，以及肿瘤区域的电场强度等。其中，随着肿瘤区域电场强度的增加，对细胞分裂的抑制作用也会相应增强，所以通常需要保证肿瘤区域处于较高的电场强度。

目前的施加电场方法，根据历史经验信息对换能器阵列进行布局，以此在肿瘤区域产生一定强度的治疗电场。但是，上述方法无法准确计算肿瘤区域的电场分布，导致无法准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。

针对相关技术中存在无法准确计算肿瘤区域的电场分布的问题，目前还没有提出有效的解决方案。

发明内容

在本实施例中提供了一种目标区域的电场可视化方法、装置和计算机设备，以解决相关技术中无法准确计算肿瘤区域的电场分布的问题。

第一个方面，在本实施例中提供了一种目标区域的电场可视化方法，所述方法包括：

根据目标肿瘤的医学影像资料，构建所述目标肿瘤的仿真模型；

确定所述仿真模型对应的最优电极布局；

在所述最优电极布局下，所述仿真模型通过验证时，确定所述最优电极布局对应的目标激励电场；

在所述目标激励电场下，可视化展示所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

在其中的一些实施例中，所述根据目标肿瘤的医学影像资料，构建所述目标肿瘤的仿真模型，包括：

根据目标肿瘤的医学影像资料，确定所述目标肿瘤的位置和大小；

根据所述目标肿瘤的位置和大小，通过仿真系统构建所述目标肿瘤的仿真模型。

在其中的一些实施例中，所述确定所述仿真模型对应的最优电极布局，包括：

根据不同的换能器阵列，对所述仿真模型进行不同的电极布局；

在不同的电极布局下，确定每个所述换能器阵列对应的电场强度；

比较各个所述换能器阵列对应的电场强度；

根据比较结果，确定所述仿真模型对应的最优电极布局。

在其中的一些实施例中，所述确定所述仿真模型对应的最优电极布局之后，还包括：

在所述最优电极布局下，通过多组激励电场对真实肿瘤区域进行处理，并根据处理结果，确定所述真实肿瘤区域对应的第一电场强度变化量；

在所述最优电极布局下，通过所述多组激励电场对所述仿真模型进行处理，并根据处理结果，确定所述仿真模型内肿瘤区域对应的第二电场强度变化量；

判断所述第一电场强度变化量和所述第二电场强度变化量是否成比例关系；

根据判断结果，验证所述仿真模型。

在其中的一些实施例中，所述根据判断结果，验证所述仿真模型之后，还包括：

若在所述最优电极布局下，判断所述第一电场强度变化量和所述第二电场强度变化量不成比例关系，则所述仿真模型未通过验证；

对所述仿真模型进行优化；

基于优化后的仿真模型，更新所述仿真模型对应的最优电极布局。

在其中的一些实施例中，所述在所述最优电极布局下，所述仿真模型通过验证时，确定所述最优电极布局对应的目标激励电场，包括：

若在所述最优电极布局下，判断所述第一电场强度变化量和所述第二电场强度变化量成比例关系，则所述仿真模型通过验证；

基于所述目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定所述最优电极布局对应的目标激励电场。

在其中的一些实施例中，所述在所述目标激励电场下，可视化展示所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态，包括：

在所述目标激励电场下，确定所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态，所述电场状态包括电场分布和电场强度；

通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

第二个方面，在本实施例中提供了一种目标区域的电场可视化装置，所述装置包括：构建模块、第一确定模块、第二确定模块以及可视化模块；

所述构建模块，用于根据目标肿瘤的医学影像资料，构建所述目标肿瘤的仿真模型；

所述第一确定模块，用于确定所述仿真模型对应的最优电极布局；

所述第二确定模块，用于在所述最优电极布局下，所述仿真模型通过验证时，确定所述最优电极布局对应的目标激励电场；

所述可视化模块，用于在所述目标激励电场下，可视化展示所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

第三个方面，在本实施例中提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一个方面所述的目标区域的电场可视化方法。

第四个方面，在本实施例中提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的目标区域的电场可视化方法。

与相关技术相比，在本实施例中提供的一种目标区域的电场可视化方法、装置和计算机设备，通过根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型，确定仿真模型对应的最优电极布局，在最优电极布局下，仿真模型通过验证时，确定最优电极布局对应的目标激励电场，并在目标激励电场下，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态，解决了无法准确计算肿瘤区域的电场分布的问题，实现了准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的终端设备的硬件结构框图；

图2是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的流程图；

图3是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的模型示意图；

图4是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的仿真结果示意图；

图5是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的测试治具示意图；

图6是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的仿真模型示意图；

图7是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的电力线分布图；

图8是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的场强分布图；

图9是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的场强分布图；

图10是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的构建示意图；

图11是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的可视化示意图；

图12是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化方法的流程示意图；

图13是本申请一优选实施例提供的目标区域的电场可视化方法的流程示意图；

图14是本申请一优选实施例提供的目标区域的电场可视化方法的流程图；

图15是本申请一实施例提供的目标区域的电场可视化装置的结构框图。

图中：102、处理器；104、存储器；106、传输设备；108、输入输出设备；10、构建模块；20、第一确定模块；30、第二确定模块；40、可视化模块；100、电极片；200、连接组件。

具体实施方式

为更清楚地理解本申请的目的、技术方案和优点，下面结合附图和实施例，对本申请进行了描述和说明。

除另作定义外，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应具有本申请所属技术领域具备一般技能的人所理解的一般含义。在本申请中的“一”、“一个”、“一种”、“该”、“这些”等类似的词并不表示数量上的限制，它们可以是单数或者复数。在本申请中所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”及其任何变体，其目的是涵盖不排他的包含；例如，包含一系列步骤或模块（单元）的过程、方法和系统、产品或设备并未限定于列出的步骤或模块（单元），而可包括未列出的步骤或模块（单元），或者可包括这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或模块（单元）。在本申请中所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并不限定于物理的或机械连接，而可以包括电气连接，无论是直接连接还是间接连接。在本申请中所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。通常情况下，字符“/”表示前后关联的对象是一种“或”的关系。在本申请中所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等，只是对相似对象进行区分，并不代表针对对象的特定排序。

在本实施例中提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。比如在终端上运行，图1是本实施例的目标区域的电场可视化方法的终端的硬件结构框图。如图1所示，终端可以包括一个或多个（图1中仅示出一个）处理器102和用于存储数据的存储器104，其中，处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置。上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述终端的结构造成限制。例如，终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示出的不同配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如在本实施例中的目标区域的电场可视化方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络包括终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器（NetworkInterface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频（RadioFrequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种目标区域的电场可视化方法，图2是本实施例的目标区域的电场可视化方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S210，根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型。

需要知道的是，为了验证仿真模型的仿真计算结果与特定区域的实际检测结果存在一致性，可对仿真模型进行仿真验证，具体验证过程如下：

如图3所示，建立已知电导率均匀分布的模型，其电导率值参考大脑主要组织电导率值进行设置，且尺寸与正常头围近似，而模型的近中心位置设置有扰动目标，其设置为类肿瘤电导率分布；如图4所示，模拟真实电极片的敷贴方式，将两对电极片敷贴至对应位置，中间扰动位置即为异常组织，且在图4中（a）和图4中（b）电极片上，以不同方式施加正激励与负激励；具体地，通过相关软件对该模型和电极进行有限元的剖分计算；设置电场的初始条件和边界条件，进一步仿真计算扰动区域的场分布情况，得到图4中（a）和图4中（b）对应的仿真结果，可知扰动位置与电极的相对位置改变，使扰动位置的电场分布改变；而如图5所示的模型为对应的真实物理模型，在真实物理模型上设置相同的电极位置和电参数配置，其中，该模型包括四个电极片100和连接组件200，并通过电子仪器与连接组件200相连接，以检测真实物理模型上扰动位置的实际电场强度，经验证可知，检测到的实际电场强度与仿真计算结果基本一致，表明仿真计算结果与实际检测结果存在一致性。

进一步地，在本实施例中，由于真实脑部情况与建立的模型实际存在一定区别，真实脑部的电导率分布相对复杂。因此，如图6所示，基于真实脑部情况构建对应的头部仿真模型，图6中（a）以及图6中（b）均为模型的构建示意图，其中，头部仿真模型的外侧设置有两对电极对，每对电极为两个电极片，且每片包含均匀排列的九电极，则可通过仿真软件进行模型构建和仿真计算，并验证以仿真计算结果近似肿瘤区域场强的可行性。

步骤S220，确定仿真模型对应的最优电极布局。

需要知道的是，不同的电极布局与换能器阵列的布局方式相对应，且如图7所示，根据仿真结果可知，在不同的电极布局下，肿瘤区域的场强分布情况是不同的，即肿瘤区域和电极的相对位置将影响电力线分布。

具体地，在图7中（a）所示布局方式下，肿瘤区域的场强分布如图8所示，以及在图7中（b）所示布局方式下，肿瘤区域的场强分布如图9所示。在肿瘤与电极相对位置改变后，对比图7中（a）与图7中（b）两种布局方式下肿瘤区域的电场强度和电场分布，可知，在图7中（a）所示布局方式下，肿瘤区域的电场强度较大。

步骤S230，在最优电极布局下，仿真模型通过验证时，确定最优电极布局对应的目标激励电场。

具体地，在最优电极布局下，需要验证通过该仿真模型计算得到的场强是否准确，以验证该仿真模型的准确性。在仿真模型未通过验证时，对仿真模型进行优化，并基于优化后的仿真模型，更新仿真模型对应的最优电极布局，而在仿真模型通过验证时，则进一步确定最优电极布局对应的目标激励电场。

步骤S240，在目标激励电场下，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

具体地，在确定目标激励电场之后，仿真计算肿瘤区域的电场分布，并通过伪彩图像或等高线图，将仿真计算结果进行可视化展示。

目前的施加电场方法，根据历史经验信息对换能器阵列进行布局，以此在肿瘤区域产生一定强度的治疗电场。但是，上述方法无法准确计算肿瘤区域的电场分布，导致无法准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。而本申请在现有技术的基础上，进一步构建包含肿瘤区域的仿真模型，基于仿真模型，确定对应的最优电极布局，以及仿真计算肿瘤区域的电场分布，从而能够准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。

具体地，根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型，确定仿真模型对应的最优电极布局，在最优电极布局下，仿真模型通过验证时，确定最优电极布局对应的目标激励电场，并在目标激励电场下，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态，解决了无法准确计算肿瘤区域的电场分布的问题，实现了准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。

在其中的一些实施例中，根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型，包括：

步骤S211，根据目标肿瘤的医学影像资料，确定目标肿瘤的位置和大小；

步骤S212，根据目标肿瘤的位置和大小，通过仿真系统构建目标肿瘤的仿真模型。

需要知道的是，根据目标肿瘤的核磁影像资料，可准确重建对应的三维模型，并将其作为目标肿瘤的仿真模型。此外，由于不同目标肿瘤对应的个体差异不会过大，可以统一构建不包含肿瘤区域的基础模型，并根据实际肿瘤区域的相对位置，将目标肿瘤置入基础模型中，得到最终的仿真模型。

具体地，如图10所示，根据目标肿瘤的相关医学影像资料，确定目标肿瘤的位置和大小，进而根据目标肿瘤的位置和大小，通过仿真系统构建目标肿瘤的仿真模型。其中，在仿真模型中，设置真实组织介质的电导率和介电常数，以及真实肿瘤区域的电导率和介电常数，以此接近真实的电场分布情况。

通过本实施例，根据目标肿瘤的医学影像资料，确定目标肿瘤的位置和大小，从而能够准确构建目标肿瘤的仿真模型，以便于获取电场处理后肿瘤区域的电场分布情况。

在其中的一些实施例中，确定仿真模型对应的最优电极布局，包括：

步骤S221，根据不同的换能器阵列，对仿真模型进行不同的电极布局；

步骤S222，在不同的电极布局下，确定每个换能器阵列对应的电场强度；

步骤S223，比较各个换能器阵列对应的电场强度；

步骤S224，根据比较结果，确定仿真模型对应的最优电极布局。

具体地，根据经验信息设置不同换能器阵列的布局方式，并根据不同的换能器阵列，对仿真模型进行不同的电极布局，以仿真特定电极布局和电场发射条件下的电场分布。在不同的电极布局下，仿真计算每个换能器阵列对应的电场强度，该电场强度指的是在仿真模型内肿瘤区域所产生的场强大小，且根据目标肿瘤对应的核磁结果，可通过电流密度和电场强度的相关性，推导计算对应的场强分布，具体的场强计算公式如下：

其中，E为电场强度，V为相应电压，ε₀为真空介电常数，ε_r为相对介电常数以及ρ_v为电荷密度，式（1）中

表示梯度求解，以及式（2）中/>

表示散度求解。由本领域内技术可知，通过患者在最优电极布局下的核磁结果，依据电流密度与场强的上述计算公式可推导出头部的场强分布，并估算出肿瘤部位的场强分布，此场强为真实肿瘤区域对应的第一电场强度。

进一步地，依次比较各个换能器阵列对应的电场强度，将电场强度较大的电极布局作为最优电极布局。例如，比较电极布局方式X和电极布局方式Y在肿瘤区域所产生的场强大小，若电极布局方式X所产生的场强大于电极布局方式Y，则将电极布局方式X作为当前的最优电极布局，并依次将电极布局方式X与其他布局方式进行比较，得到最终的最优电极布局。

通过本实施例，根据不同的换能器阵列，对仿真模型进行不同的电极布局，并比较不同的电极布局下，在仿真模型内肿瘤区域所产生的电场强度，从而根据比较结果，确定仿真模型对应的最优电极布局，以此优化换能器阵列的布局方式，有效提高肿瘤部位的电场强度。

在其中的一些实施例中，确定仿真模型对应的最优电极布局之后，还包括：

在最优电极布局下，通过多组激励电场对真实肿瘤区域进行处理，并根据处理结果，确定真实肿瘤区域对应的第一电场强度变化量；

在最优电极布局下，通过多组激励电场对仿真模型进行处理，并根据处理结果，确定仿真模型内肿瘤区域对应的第二电场强度变化量；

判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量是否成比例关系；

根据判断结果，验证仿真模型。

具体地，在最优电极布局下，通过多组激励电场对真实肿瘤区域进行处理，并在不同激励电场下，检测真实肿瘤区域所产生的电场强度，进而计算真实肿瘤区域对应的第一电场强度变化量。同时，在最优电极布局下，通过上述多组激励电场对仿真模型进行处理，并在不同激励电场下，计算仿真模型内肿瘤区域所产生的电场强度，从而能够计算得到仿真模型对应的第二电场强度变化量。

进一步地，判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量是否成比例关系，并根据判断结果，验证仿真模型。例如，设置三组不同大小的激励电场分别为电场A、电场B和电场C，通过三组激励电场对真实肿瘤区域进行处理，并通过设置的三组激励电场对仿真模型进行处理；当激励电场从电场A更换为电场B，计算真实肿瘤区域所产生的电场强度变化，得到对应的第一电场强度变化量，以及计算仿真模型内肿瘤区域所产生的电场强度变化，得到对应的第二电场强度变化量，判断此时的第一电场强度变化量和第二电场强度变化量是否成比例关系。其中，当激励电场从电场B更换为电场C，场强变化量的计算方式与上述方法相同。

需要知道的是，在本实施例中，验证仿真模型，即对仿真计算得到的场强进行准确性验证，其准确性指的是基于场强变化的相对准确。其中，在第一电场强度变化量和第二电场强度变化量成比例关系时，表明仿真计算得到的场强是准确的，则仿真模型通过验证。

通过本实施例，在最优电极布局下，通过多组激励电场对真实肿瘤区域和模型内肿瘤区域进行处理，并在不同激励电场下，检测真实肿瘤区域对应的第一电场强度变化量，以及仿真计算模型内肿瘤区域对应的第二电场强度变化量，从而能够根据场强变化量，判断仿真计算得到的场强是否准确，以此实现仿真模型的验证。

在其中的一些实施例中，根据判断结果，验证仿真模型之后，还包括：

若在最优电极布局下，判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量不成比例关系，则仿真模型未通过验证；

对仿真模型进行优化；

基于优化后的仿真模型，更新仿真模型对应的最优电极布局。

具体地，在最优电极布局下，若判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量不成比例关系，表明仿真计算得到的场强是不准确的，则仿真模型未通过验证。

进一步地，对未通过验证的仿真模型进行优化，并基于优化后的仿真模型，更新仿真模型对应的最优电极布局，即动态调整换能器阵列的布局方式，从而能够对仿真模型进行不同的电极布局，根据不同电极布局下肿瘤区域的电场强度大小，重新筛选出仿真模型对应的最优电极布局。

通过本实施例，在第一电场强度变化量和第二电场强度变化量不成比例关系时，对仿真模型进行优化，并基于优化后的仿真模型，更新仿真模型对应的最优电极布局，以此提高仿真模型的准确性。

在其中的一些实施例中，在最优电极布局下，仿真模型通过验证时，确定最优电极布局对应的目标激励电场，包括：

步骤S231，若在最优电极布局下，判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量成比例关系，则仿真模型通过验证；

步骤S232，基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定最优电极布局对应的目标激励电场。

具体地，在最优电极布局下，若判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量成比例关系，表明仿真计算得到的场强是准确的，则仿真模型通过验证。进一步地，在最优电极布局下，基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，动态调整激励电场，以确定对应的目标激励电场。

需要知道的是，随着肿瘤区域电场强度的增加，对细胞分裂的抑制作用也会相应增强。因此，在动态调整激励电场时，基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，尽可能设幅值较大的目标激励电场。

通过本实施例，在第一电场强度变化量和第二电场强度变化量成比例关系时，表明仿真模型通过验证，此时，基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定最优电极布局对应的目标激励电场，从而保证肿瘤区域可以处于较高的电场强度，以此增强对细胞分裂的抑制作用。

在其中的一些实施例中，在目标激励电场下，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态，包括：

步骤S241，在目标激励电场下，确定仿真模型内肿瘤区域的电场状态，电场状态包括电场分布和电场强度；

步骤S242，通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

具体地，在目标激励电场下，仿真计算肿瘤区域的电场分布和电场强度。如图11所示，在用户终端上，以伪彩色图像或等高线图形式，可视化展示肿瘤区域的具体电场状态。

需要知道的是，在本实施例中，当前仿真模型已接近真实的脑部状态。在当前仿真模型中，去除其肿瘤部分，则可将得到的模型作为构建仿真模型的基础模型，以此简化仿真过程。

通过本实施例，在目标激励电场下，确定仿真模型内肿瘤区域的电场状态，并通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态，以此准确计算肿瘤区域的电场分布和电场强度，进而实现准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。

图12是本实施例的目标区域的电场可视化方法的流程示意图，如图12所示，该目标区域的电场可视化方法的具体步骤如下：

获取目标肿瘤的医学影像资料S1201，确定目标肿瘤的位置和大小，根据目标肿瘤的位置和大小，构建目标肿瘤的仿真模型S1202；预设第一电极布局为当前的最优电极布局，在第一电极布局下，仿真计算模型内肿瘤区域的电场强度，得到对应的第一电场强度S1203，并在第二电极布局下，仿真计算模型内肿瘤区域的电场强度，得到对应的第二电场强度S1204；比较第一电场强度和第二电场强度S1205，判断第一电场强度是否大于第二电场强度S1206，若第一电场强度大于第二电场强度，则保留第一电极布局作为最优电极布局S1207，若第一电场强度不大于第二电场强度，则将第二电极布局作为最优电极布局S1208。

在用户终端上，可视化展示仿真模型对应的最优电极布局S1209；在最优电极布局下，通过多组激励电场对真实肿瘤区域和仿真模型进行处理S1210，并根据处理结果，验证仿真模型S1211；在仿真模型未通过验证时，对仿真模型进行优化S1212，并根据优化后的仿真模型，更新仿真模型对应的最优电极布局，而在仿真模型通过验证时，基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定最优电极布局对应的目标激励电场S1213；在目标激励电场下，确定仿真模型内肿瘤区域的电场状态，通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态S1214。

优选地，如图13所示，将去除肿瘤部分的仿真模型作为模型构建的基础模型之后，可减少仿真验证步骤，以此简化仿真过程，且具体步骤如下：

获取目标肿瘤的医学影像资料S1301，确定目标肿瘤的位置和大小，根据目标肿瘤的位置和大小，构建目标肿瘤的仿真模型S1302；预设第一电极布局为当前的最优电极布局，在第一电极布局下，仿真计算模型内肿瘤区域的电场强度，得到对应的第一电场强度S1303，并在第二电极布局下，仿真计算模型内肿瘤区域的电场强度，得到对应的第二电场强度S1304；比较第一电场强度和第二电场强度S1305，判断第一电场强度是否大于第二电场强度S1306，若第一电场强度大于第二电场强度，则保留第一电极布局作为最优电极布局S1307，若第一电场强度不大于第二电场强度，则将第二电极布局作为最优电极布局S1308。

在用户终端上，可视化展示仿真模型对应的最优电极布局S1309；并在最优电极布局下，基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定最优电极布局对应的目标激励电场S1310；在目标激励电场下，确定仿真模型内肿瘤区域的电场状态，通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态S1311。

下面通过优选实施例对本实施例进行描述和说明。

图14是本优选实施例的目标区域的电场可视化方法的流程图，如图14所示，该目标区域的电场可视化方法包括如下步骤：

步骤S1401，根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型；

步骤S1402，确定仿真模型对应的最优电极布局；

步骤S1403，在最优电极布局下，判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量成比例关系，则仿真模型通过验证；

步骤S1404，基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定最优电极布局对应的目标激励电场；

步骤S1405，在目标激励电场下，确定仿真模型内肿瘤区域的电场状态，电场状态包括电场分布和电场强度；

步骤S1406，通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

通过本实施例，根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型，确定仿真模型对应的最优电极布局；在最优电极布局下，判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量成比例关系，则仿真模型通过验证，并基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定最优电极布局对应的目标激励电场；进一步地，在目标激励电场下，确定仿真模型内肿瘤区域的电场状态，电场状态包括电场分布和电场强度，从而能够通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态，以此解决了无法准确计算肿瘤区域的电场分布的问题，实现了准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中还提供了一种目标区域的电场可视化装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。以下所使用的术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管在以下实施例中所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图15是本实施例的目标区域的电场可视化装置的结构框图，如图15所示，该装置包括：构建模块10、第一确定模块20、第二确定模块30以及可视化模块40；

构建模块10，用于根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型；

第一确定模块20，用于确定仿真模型对应的最优电极布局；

第二确定模块30，用于在最优电极布局下，仿真模型通过验证时，确定最优电极布局对应的目标激励电场；

可视化模块40，用于在目标激励电场下，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

通过本实施例提供的装置，根据目标肿瘤的医学影像资料，构建目标肿瘤的仿真模型，确定仿真模型对应的最优电极布局，在最优电极布局下，仿真模型通过验证时，确定最优电极布局对应的目标激励电场，并在目标激励电场下，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态，从而解决了无法准确计算肿瘤区域的电场分布的问题，实现了准确获取肿瘤区域的电场强度分布情况。

在其中的一些实施例中，在图15的基础上，该装置还包括仿真模块，用于根据目标肿瘤的医学影像资料，确定目标肿瘤的位置和大小；根据目标肿瘤的位置和大小，通过仿真系统构建目标肿瘤的仿真模型。

在其中的一些实施例中，在图15的基础上，该装置还包括优化模块，用于根据不同的换能器阵列，对仿真模型进行不同的电极布局；在不同的电极布局下，确定每个换能器阵列对应的电场强度；比较各个换能器阵列对应的电场强度；根据比较结果，确定仿真模型对应的最优电极布局。

在其中的一些实施例中，在图15的基础上，该装置还包括判断模块，用于在最优电极布局下，通过多组激励电场对真实肿瘤区域进行处理，并根据处理结果，确定真实肿瘤区域对应的第一电场强度变化量；在最优电极布局下，通过多组激励电场对仿真模型进行处理，并根据处理结果，确定仿真模型内肿瘤区域对应的第二电场强度变化量；判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量是否成比例关系；根据判断结果，验证仿真模型。

在其中的一些实施例中，在图15的基础上，该装置还包括第一验证模块，用于若在最优电极布局下，判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量不成比例关系，则仿真模型未通过验证；对仿真模型进行优化；基于优化后的仿真模型，更新仿真模型对应的最优电极布局。

在其中的一些实施例中，在图15的基础上，该装置还包括第二验证模块，用于若在最优电极布局下，判断第一电场强度变化量和第二电场强度变化量成比例关系，则仿真模型通过验证；基于目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定最优电极布局对应的目标激励电场。

在其中的一些实施例中，在图15的基础上，该装置还包括展示模块，用于在目标激励电场下，确定仿真模型内肿瘤区域的电场状态，电场状态包括电场分布和电场强度；通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

在本实施例中还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述计算机设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

需要说明的是，在本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，在本实施例中不再赘述。

此外，结合上述实施例中提供的目标区域的电场可视化方法，在本实施例中还可以提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种目标区域的电场可视化方法。

应该明白的是，这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用，而不是用来对它进行限定。根据本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例，均属本申请保护范围。

显然，附图只是本申请的一些例子或实施例，对本领域的普通技术人员来说，也可以根据这些附图将本申请适用于其他类似情况，但无需付出创造性劳动。另外，可以理解的是，尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的，但是，对于本领域的普通技术人员来说，根据本申请披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术手段，不应被视为本申请公开的内容不足。

“实施例”一词在本申请中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本申请的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是，本申请中描述的实施例在没有冲突的情况下，可以与其它实施例结合。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对专利保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种目标区域的电场可视化方法，其特征在于，所述方法包括：

根据目标肿瘤的医学影像资料，构建所述目标肿瘤的仿真模型；

确定所述仿真模型对应的最优电极布局；

在所述最优电极布局下，所述仿真模型通过验证时，确定所述最优电极布局对应的目标激励电场；

在所述目标激励电场下，可视化展示所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

2.根据权利要求1所述的目标区域的电场可视化方法，其特征在于，所述根据目标肿瘤的医学影像资料，构建所述目标肿瘤的仿真模型，包括：

根据目标肿瘤的医学影像资料，确定所述目标肿瘤的位置和大小；

根据所述目标肿瘤的位置和大小，通过仿真系统构建所述目标肿瘤的仿真模型。

3.根据权利要求1所述的目标区域的电场可视化方法，其特征在于，所述确定所述仿真模型对应的最优电极布局，包括：

根据不同的换能器阵列，对所述仿真模型进行不同的电极布局；

在不同的电极布局下，确定每个所述换能器阵列对应的电场强度；

比较各个所述换能器阵列对应的电场强度；

根据比较结果，确定所述仿真模型对应的最优电极布局。

4.根据权利要求1所述的目标区域的电场可视化方法，其特征在于，所述确定所述仿真模型对应的最优电极布局之后，还包括：

在所述最优电极布局下，通过多组激励电场对真实肿瘤区域进行处理，并根据处理结果，确定所述真实肿瘤区域对应的第一电场强度变化量；

在所述最优电极布局下，通过所述多组激励电场对所述仿真模型进行处理，并根据处理结果，确定所述仿真模型内肿瘤区域对应的第二电场强度变化量；

判断所述第一电场强度变化量和所述第二电场强度变化量是否成比例关系；

根据判断结果，验证所述仿真模型。

5.根据权利要求4所述的目标区域的电场可视化方法，其特征在于，所述根据判断结果，验证所述仿真模型之后，还包括：

若在所述最优电极布局下，判断所述第一电场强度变化量和所述第二电场强度变化量不成比例关系，则所述仿真模型未通过验证；

对所述仿真模型进行优化；

基于优化后的仿真模型，更新所述仿真模型对应的最优电极布局。

6.根据权利要求4所述的目标区域的电场可视化方法，其特征在于，所述在所述最优电极布局下，所述仿真模型通过验证时，确定所述最优电极布局对应的目标激励电场，包括：

若在所述最优电极布局下，判断所述第一电场强度变化量和所述第二电场强度变化量成比例关系，则所述仿真模型通过验证；

基于所述目标肿瘤对应的患者耐受范围，确定所述最优电极布局对应的目标激励电场。

7.根据权利要求1所述的目标区域的电场可视化方法，其特征在于，所述在所述目标激励电场下，可视化展示所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态，包括：

在所述目标激励电场下，确定所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态，所述电场状态包括电场分布和电场强度；

通过伪彩色图像或等高线图，可视化展示所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

8.一种目标区域的电场可视化装置，其特征在于，所述装置包括：构建模块、第一确定模块、第二确定模块以及可视化模块；

所述构建模块，用于根据目标肿瘤的医学影像资料，构建所述目标肿瘤的仿真模型；

所述第一确定模块，用于确定所述仿真模型对应的最优电极布局；

所述第二确定模块，用于在所述最优电极布局下，所述仿真模型通过验证时，确定所述最优电极布局对应的目标激励电场；

所述可视化模块，用于在所述目标激励电场下，可视化展示所述仿真模型内肿瘤区域的电场状态。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至权利要求7中任一项所述的目标区域的电场可视化方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至权利要求7中任一项所述的目标区域的电场可视化方法的步骤。

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