CN116439823A - 支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，包括获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；根据病变血管模型提取载瘤动脉参数并推荐支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型，这样能够实现提升支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入效果，且降低计算消耗。
Description
技术领域
本发明属于医疗模拟技术领域，具体涉及一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法和装置。
背景技术
颅内动脉瘤是指颅内动脉壁的异常膨出，总体患病率大约为3%~5%。尽管大多数颅内动脉瘤终生未发生破裂，然而一旦破裂引发蛛网膜下腔出血，其致死率可达40%。因此，及时地筛查与干预颅内动脉瘤非常重要。
目前针对中小型动脉瘤尤其是破裂动脉瘤的介入治疗方式主要是利用金属弹簧圈对动脉瘤瘤腔进行栓塞，从而减缓血流对瘤壁的冲击，引发瘤腔内血栓形成，最终达到封闭瘤腔的效果。对于宽颈动脉瘤，为了防止弹簧圈的疝出，通常采用支架来辅助弹簧圈的栓塞。
为分析术后的血流动力学结果，优化手术方案，研究人员通常使用有限元仿真技术模拟支架在载瘤血管中展开的过程以及弹簧圈从微导管中输送至瘤腔的过程，得到具有不同栓塞密度和不同支架情况下的模拟结果，然后在此基础上使用计算流体力学方法评估不同方案的血流动力学结果，例如血流流线、速度等值面、壁面剪切力、剪切振荡指数等。
但是有限元方法的弊端是需要较长的计算时间，根据模型的复杂程度，在几个小时到几天不等。并且，由于过于复杂的非线性接触，计算结果很有可能无法收敛。
因此，研发一种实时的鲁棒性较高的支架辅助弹簧圈虚拟植入技术对于优化颅内介入手术计划具有非常重要的意义。
发明内容
鉴于上述，本发明的目的是提供一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法和装置，提升支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入效果，且降低计算消耗。
为实现上述发明目的，实施例提供的一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
影像处理：获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；
支架的虚拟植入：根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；
瘤腔分离：依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型；
弹簧圈的虚拟栓塞：获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；
模型生成：基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型。
优选地，所述根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，包括：
根据病变血管模型确认载瘤动脉的近端入口，并以近端入口为起始，为载瘤动脉生成到所有远端出口的中心线、沿线半径序列以及沿线切线矢量序列，其中，中心线、沿线半径序列以及沿线切线矢量序列统称为载瘤动脉参数。
优选地，所述基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架的规格参数，包括：
在载瘤动脉的中心线上，且预期的支架近端与支架远端位置处选择两个点，并基于这两个点推荐支架规格，其中，支架规格包括支架长度规格和支架直径规格；
针对支架长度规格，计算两点间中心线的长度，选择支架长度规格集中最接近该长度的长度规格作为推荐的支架长度规格，同时，保持支架远端位置，根据推荐的支架长度规格更新支架近端位置，使得支架远端和支架近端之间的中心线长度等于推荐的支架长度规格；
针对支架直径规格，比较两点处的半径大小并选择大半径的2倍作为参考值，或计算两点之间半径序列的平均值，并以平均值的2倍作为参考值，然后选择支架直径规格集中最接近参考值且大于参考值的直径规格作为推荐的支架直径规格。
优选地，所述支架规格包括支架长度规格，所述依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据，包括：
所述预先设计的支架截面带有周期性设计的交叉点，依据交叉点对支架进行长度方向的等间离散并在中心线上等间距的重采样；
在每一个重采样点位置，根据沿线半径以及沿线切线矢量生成代表支架截面的圆，并对圆进行角度离散，得到沿着圆截面轮廓的N个点，N等于支架截面上交叉点的数量，对每个圆截面轮廓度上的点按照支架的螺旋结构进行排序，得到的点序列作为支架的点云数据。
优选地，所述获取弹簧圈参数，包括：
忽略弹簧圈的一级螺旋结构，将弹簧圈等效为仅具有二级螺旋结构的半径为r的圆截面细丝，其中r为一级螺旋半径，对弹簧圈进行长度离散，得到n个长度为l的线元，同时得到n+1个点，弹簧圈的二级螺旋半径R等于弹簧圈的初始曲率半径，根据初始曲率半径得到线元之间的初始转动角度a=l/R。
优选地，所述依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，包括：
依据动脉瘤瘤腔模型确定动脉瘤瘤腔的几何中心，以该几何中心为球心的球面上随机选择一个点作为起始点；
或，在动脉瘤的包围盒中随机生成一个位于动脉瘤瘤腔内的点作为起始点；
或，获取通过交互方式确定的起始点。
优选地，所述基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，包括：
以起始点作为第一个时间步的唯一确认点，并为起始点随机生成确认方向，并在以起始点为顶点，以起始点确认方向为旋转轴的圆锥曲面上随机生成第二时间步的确认方向和唯一确认点；
针对以初始点为起始的第三个时间步及以上时间步，首先，为当前时间步生成初始候选方向，包括：依据以当前时间步为起始的前两个时间步确认点的已确认方向确定旋转轴，并根据旋转轴和弹簧圈参数包含的初始旋转角度计算得到旋转矩阵，将该旋转矩阵与当前时间步为起始的前一时间步确认点的确认方向相乘得到当前时间步的初始候选方向；然后，根据初始候选方向生成候选点集合，包括：以初始候选方向为中心的立体方位角上，在立体方位角上生成候选点组成候选点集合，立体方位角的选择范围为（0,2π）。
优选地，所述依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，包括：
计算每个候选点的总能量，该总能量包括候选点与动脉瘤瘤腔的空间关系引起的能量、候选点与已知确认点的空间关系引起的能量/>、候选点与前一个确认点形成的候选方向造成的弹簧圈弯曲变形的能量/>；
依据每个候选点的总能量对候选点集合进行筛选，包括：将大于零的候选点设为无效候选点，并在剩余候选点中选择总能量最低的候选点作为唯一确认点，当存在多个总能量最低候选点时，从中随机选择一个候选点作为唯一确认点：当候选点集合中所有候选点的/>均大于零，则将候选点集合删除，回退到前一时间步的唯一确认点所在的候选点集合，并将该前一时间步的唯一确认点作为无效候选点，同时在该无效候选点所在的候选点集合中选择总能量最低的候选点作为前一时间步的新唯一确认点，继续为当前时间步重新生成候选点集合，
在确定当前时间步的唯一确认点的同时，还确定当前时间步的唯一确认点与前一时间步的唯一确认点之间的确认方向。
其中，针对候选点与动脉瘤瘤腔的空间关系引起的能量，当候选点位于动脉瘤瘤腔内，且与瘤腔的距离大于弹簧圈的第一螺旋半径，则能量/>为零，否则能量大于零；
针对候选点与已知确认点的空间关系引起的能量，当候选点与已确认点的距离大于等于两倍的弹簧圈的第一螺旋半径，则/>能量为零，否则能量/>大于零；
针对候选点与前一个确认点形成的候选方向造成的弹簧圈弯曲变形的能量，当候选方向是初始候选方向则能量/>为零，否则计算候选方向与初始候选方向的夹角/>，能量/>的大小与夹角成正相关关系：/>，其中，A和B为大于零的参数。
为实现上述发明目的，实施例还提供了一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，包括影像处理模块、支架的虚拟植入模块、瘤腔分离模块、弹簧圈的虚拟栓塞模块、模型生成模块，
所述影像处理模块用于获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；
所述支架的虚拟植入模块用于根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；
所述瘤腔分离模块用于依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型；
所述弹簧圈的虚拟栓塞模块用于获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；
所述模型生成模块用于基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型。
为实现上述发明目的，实施例还提供了一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法，包括以下步骤：
影像处理：获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；
支架的虚拟植入：根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；
瘤腔分离：依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型；
弹簧圈的虚拟栓塞：获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；
模型生成：基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果至少包括：
在支架虚拟植入时，基于根据病变血管模型提取载瘤动脉参数来推荐支架规格，并依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；在弹簧圈虚拟栓塞时，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；这两个过程的计算消耗低，计算效率高，且不存在不收敛的问题，大大提升了支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1是实施例提供的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法的流程图；
图2是实施例提供的支架的离散与中心线的重采样示意图；
图3是实施例提供的支架截面的角度离散示意图；
图4是实施例提供的候选点集合的生成示意图；
图5是实施例提供的唯一确认点的确认示意图；
图6是实施例提供的唯一确认点的回退示意图；
图7是实施例提供的弹簧圈在血管中的效果图；
图8是实施例提供的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置的结构示意图。
实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
采用有限元仿真模拟支架辅助弹簧圈栓塞过程时，需要复杂的前处理过程，且存在实时计算消耗大、时间长以及难收敛的缺点，限制了血流动力学在优化手术方案中的应用。为解决该技术问题，本发明实施例提供的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法和装置，以低人力、物力成本，低计算消耗，实现支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入，并提升实时虚拟植入效果，进而提升后续血流动力学在临床中的应用价值。
实施例提供了一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法，如图1所示，包括以下步骤：
S110，影像处理。
实施例中，影像处理包括：获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型。其中，三维血管影像序列是由三维血管影像按照采集时间顺序排列的序列，包括但不限于数字减影血管造影DSA、CT血管造影CTA以及磁共振血管造影MRA的三维影像序列。
在获得三维血管影像序列后，利用利用阈值法、水平集法或是人工智能分割模型（例如3D Unet）对三维血管影像序列进行分割后，采用行进立方体算法对分割结果进行表面重构，得到血管模型，然后对血管模型进行感兴趣区域提取，保留动脉瘤以及载瘤动脉部分，删除其余血管分支，得到包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型。
S120，支架的虚拟植入。
实施例中，支架的虚拟植入包括：根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据。
在一个可能的实施方式中，根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，包括：根据病变血管模型采用交互方式确认载瘤动脉的近端入口，并以近端入口为起始，采用第三方库vmtk的中心线生成算法等方式为载瘤动脉生成到所有远端出口的中心线、沿线半径序列以及沿线切线矢量序列，其中，中心线、沿线半径序列以及沿线切线矢量序列统称为载瘤动脉参数。
在一个可能的实施方式中，基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，包括：
在载瘤动脉的中心线上，且预期的支架近端与支架远端位置处选择两个点，并基于这两个点推荐支架规格，其中，支架规格包括支架长度规格和支架直径规格。
针对支架长度规格，计算两点间中心线的长度，选择支架长度规格集中最接近该长度的长度规格作为推荐的支架长度规格，同时，保持支架远端位置，根据推荐的支架长度规格更新支架近端位置，使得支架远端和支架近端之间的中心线长度等于推荐的支架长度规格。
针对支架直径规格，采用两种方式确认参考值，即包括比较两点处的半径大小并选择大半径的2倍作为参考值，或计算两点之间半径序列的平均值，并以平均值的2倍作为参考值，然后在获得参考值之后，选择支架直径规格集中最接近参考值且大于参考值的直径规格作为推荐的支架直径规格。
在一个可能的实施方式中，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据，包括：
首先，预先设计的支架截面带有周期性设计的交叉点，依据交叉点对支架进行长度方向的等间离散并在中心线上等间距的重采样，如图2所示。
然后，在每一个重采样点位置，根据沿线半径以及沿线切线矢量生成代表支架截面的圆（如图3中虚线圆），并对圆进行角度离散，得到沿着圆截面轮廓的N个点（如图3中虚线圆上的黑色圆点），N等于支架截面上交叉点的数量，对每个圆截面轮廓度上的点按照支架的螺旋结构进行排序，能够实现支架的虚拟编织，得到的点序列作为支架的点云数据，该点云数据便于后续支架模型的生成与可视化。
S130，瘤腔分离。
实施例中，瘤腔分离包括：依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型。在一个实施方式中，利用病变血管模型生成病变血管的二值图序列。利用载瘤动脉的沿线半径序列生成无动脉瘤的健康血管模型，并利用健康血管模型生成健康血管的二值图序列。将病变血管的二值图序列减去健康血管的二值图序列，得到动脉瘤瘤腔的二值图序列。利用行进立方体算法对动脉瘤瘤腔的二值图序列进行表面重构得到动脉瘤瘤腔模型。
S140，弹簧圈的虚拟栓塞。
每一条弹簧圈都可视为由一系列有序点按同样的半径扫掠而成。弹簧圈的虚拟栓塞过程实质上是一系列有序点的试探、调整和确认的过程。
实施例中，弹簧圈的虚拟栓塞包括：获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据。
在一个实施方式中，获取弹簧圈参数包括：忽略弹簧圈的一级螺旋结构，将弹簧圈等效为仅具有二级螺旋结构的半径为r的圆截面细丝，其中r为一级螺旋半径，对弹簧圈进行长度离散，得到n个长度为l的线元，同时得到n+1个点，弹簧圈的二级螺旋半径R等于弹簧圈的初始曲率半径，根据初始曲率半径得到线元之间的初始转动角度a=l/R。
在一个实施方式中，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，包括：（a）依据动脉瘤瘤腔模型确定动脉瘤瘤腔的几何中心，以该几何中心为球心的球面上随机选择一个点作为起始点，其中，球面半径可以由动脉瘤尺寸确定，例如动脉瘤等效半径的四分之一，也可以由微导管半径确定，例如5倍微导管半径。
（b）或，在动脉瘤的包围盒中随机生成一个位于动脉瘤瘤腔内的点作为起始点，具体地，直接在动脉瘤的包围盒中随机生成一个三维坐标，并进一步判断随机生成的点是否位于动脉瘤瘤腔内，如果不在瘤腔内则重新生成，直至随机生成的点位于动脉瘤瘤腔内，则该点即为起始点。
（c）或，获取通过交互方式确定的起始点。具体地，通过交互的方式由用户的图形界面手动确定。
实施例中，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，该过程是个迭代循环过程，即根据历史时间步的唯一确认点来确定当前时间步的唯一确认点。
在一个可能的实施方式中，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，包括：
以起始点作为第一个时间步的唯一确认点，并为起始点随机生成确认方向，并在以起始点为顶点，以起始点确认方向为旋转轴的圆锥曲面上随机生成第二时间步的确认方向和唯一确认点；
针对以初始点为起始的第三个时间步及以上时间步，首先，为当前时间步生成初始候选方向，包括：依据以当前时间步为起始的前两个时间步确认点的已确认方向确定旋转轴，并根据旋转轴和弹簧圈参数包含的初始旋转角度计算得到旋转矩阵，将该旋转矩阵与当前时间步为起始的前一时间步确认点的确认方向相乘得到当前时间步的初始候选方向；然后，根据初始候选方向生成候选点集合，包括：以初始候选方向为中心的立体方位角上，在立体方位角上生成候选点组成候选点集合，立体方位角的选择范围为（0,2π），如图4所示。
在一个可能的实施方式中，依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，包括：
首先，计算每个候选点的总能量，该总能量包括候选点与动脉瘤瘤腔的空间关系引起的能量、候选点与已知确认点的空间关系引起的能量/>、候选点与前一个确认点形成的候选方向造成的弹簧圈弯曲变形的能量/>，用公式表示为：；
其中，针对候选点与动脉瘤瘤腔的空间关系引起的能量，当候选点位于动脉瘤瘤腔内，且与瘤腔的距离大于弹簧圈的第一螺旋半径，则能量/>为零，否则能量大于零；
针对候选点与已知确认点的空间关系引起的能量，当候选点与已确认点的距离大于等于两倍的弹簧圈的第一螺旋半径，则/>能量为零，否则能量/>大于零；
针对候选点与前一个确认点形成的候选方向造成的弹簧圈弯曲变形的能量，当候选方向是初始候选方向则能量/>为零，否则计算候选方向与初始候选方向的夹角/>，能量/>的大小与夹角成正相关关系：/>，其中，A和B为大于零的参数，A的取值范围为0到1，B的取值范围是1到2。
然后，依据每个候选点的总能量对候选点集合进行筛选，包括：将大于零的候选点设为无效候选点，如图5所示，并在剩余候选点中选择总能量最低的候选点作为唯一确认点，当存在多个总能量最低候选点时，从中随机选择一个候选点作为唯一确认点，将确定的唯一确认点添加到已确认点序列中：如图6所示，当候选点集合中所有候选点的均大于零，则将候选点集合删除，回退到前一时间步的唯一确认点所在的候选点集合，并将该前一时间步的唯一确认点作为无效候选点，同时在该无效候选点所在的候选点集合中选择总能量最低的候选点作为前一时间步的新唯一确认点，继续为当前时间步重新生成候选点集合。在确定当前时间步的唯一确认点的同时，还确定当前时间步的唯一确认点与前一时间步的唯一确认点之间的确认方向。
需要说明的是，在已确认点被设置为无效候选点后所在候选点集合中的所有候选点均为无效候选点的情况下，则进行进一步的回退，直至获得符合要求的候选点为止。
在确定完所有时间步的唯一确认点后，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据，该点云数据用于后续弹簧圈模型的生成和可视化。
S150，模型生成。
实施例中，模型生成包括基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型，具体包括：根据支架的点云数据序列以及支架直径，生成代表支架的圆筒，并对每一根支架的两端进行封闭处理。根据点弹簧圈的点云数据序列以及弹簧圈半径，生成代表弹簧圈的圆筒，再对支架两端进行封闭处理，最后将支架与弹簧圈导出为stl格式。支架与弹簧圈在血管中的效果如图7所示。
上述实施例提供的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法，计算效率大大提升，且不存在收敛性问题，且生成弹簧圈结果避免与动脉瘤壁产生侵入。同时得到的支架模型与弹簧圈模型，不仅可以用于临床中的实时手术规划，也可以用于评估支架辅助弹簧圈栓塞术后的血流改变情况，优化手术方案从而提升手术效果。
实施例还提供了一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上执行的计算机程序，其中，处理器执行计算机程序时实现上述支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法，具体包括以下步骤：
步骤1，影像处理：获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；
步骤2，支架的虚拟植入：根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；
步骤3，瘤腔分离：依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型；
步骤4，弹簧圈的虚拟栓塞：获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；
步骤5，模型生成：基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型。
实施例中，存储器可以为在近端的易失性存储器，如RAM，还可以是非易失性存储器，如ROM，FLASH，软盘，机械硬盘等，还可以是远端的存储云。处理器可以为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)、或现场可编程门阵列(FPGA)，即可以通过这些处理器实现支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法的步骤。
实施例还提供了一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，如图8所示，包括影像处理模块810、支架的虚拟植入模块820、瘤腔分离模块830、弹簧圈的虚拟栓塞模块840、模型生成模块850，
其中，影像处理模块810用于获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；
支架的虚拟植入模块820用于根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；
瘤腔分离模块830用于依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型；
弹簧圈的虚拟栓塞模块840用于获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；
模型生成模块850用于基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型。
需要说明的是，上述实施例提供的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置在进行支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入时，应以上述各功能模块的划分进行举例说明，可以根据需要将上述功能分配由不同的功能模块完成，即在终端或服务器的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置与支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法实施例，这里不再赘述。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
影像处理：获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；
支架的虚拟植入：根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；
瘤腔分离：依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型；
弹簧圈的虚拟栓塞：获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；
模型生成：基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型。
2.根据权利要求1所述的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，所述根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，包括：
根据病变血管模型确认载瘤动脉的近端入口，并以近端入口为起始，为载瘤动脉生成到所有远端出口的中心线、沿线半径序列以及沿线切线矢量序列，其中，中心线、沿线半径序列以及沿线切线矢量序列统称为载瘤动脉参数。
3.根据权利要求2所述的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，所述基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架的规格参数，包括：
在载瘤动脉的中心线上，且预期的支架近端与支架远端位置处选择两个点，并基于这两个点推荐支架规格，其中，支架规格包括支架长度规格和支架直径规格；
针对支架长度规格，计算两点间中心线的长度，选择支架长度规格集中最接近该长度的长度规格作为推荐的支架长度规格，同时，保持支架远端位置，根据推荐的支架长度规格更新支架近端位置，使得支架远端和支架近端之间的中心线长度等于推荐的支架长度规格；
针对支架直径规格，比较两点处的半径大小并选择大半径的2倍作为参考值，或计算两点之间半径序列的平均值，并以平均值的2倍作为参考值，然后选择支架直径规格集中最接近参考值且大于参考值的直径规格作为推荐的支架直径规格。
4.根据权利要求2所述的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，所述支架规格包括支架长度规格，所述依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据，包括：
所述预先设计的支架截面带有周期性设计的交叉点，依据交叉点对支架进行长度方向的等间离散并在中心线上等间距的重采样；
在每一个重采样点位置，根据沿线半径以及沿线切线矢量生成代表支架截面的圆，并对圆进行角度离散，得到沿着圆截面轮廓的N个点，N等于支架截面上交叉点的数量，对每个圆截面轮廓度上的点按照支架的螺旋结构进行排序，得到的点序列作为支架的点云数据。
5.根据权利要求1所述的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，所述获取弹簧圈参数，包括：
忽略弹簧圈的一级螺旋结构，将弹簧圈等效为仅具有二级螺旋结构的半径为r的圆截面细丝，其中r为一级螺旋半径，对弹簧圈进行长度离散，得到n个长度为l的线元，同时得到n+1个点，弹簧圈的二级螺旋半径R等于弹簧圈的初始曲率半径，根据初始曲率半径得到线元之间的初始转动角度a=l/R。
6.根据权利要求1所述的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，所述依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，包括：
依据动脉瘤瘤腔模型确定动脉瘤瘤腔的几何中心，以该几何中心为球心的球面上随机选择一个点作为起始点；
或，在动脉瘤的包围盒中随机生成一个位于动脉瘤瘤腔内的点作为起始点；
或，获取通过交互方式确定的起始点。
7.根据权利要求1所述的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，所述基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，包括：
以起始点作为第一个时间步的唯一确认点，并为起始点随机生成确认方向，并在以起始点为顶点，以起始点确认方向为旋转轴的圆锥曲面上随机生成第二时间步的确认方向和唯一确认点；
针对以初始点为起始的第三个时间步及以上时间步，首先，为当前时间步生成初始候选方向，包括：依据以当前时间步为起始的前两个时间步确认点的已确认方向确定旋转轴，并根据旋转轴和弹簧圈参数包含的初始旋转角度计算得到旋转矩阵，将该旋转矩阵与当前时间步为起始的前一时间步确认点的确认方向相乘得到当前时间步的初始候选方向；然后，根据初始候选方向生成候选点集合，包括：以初始候选方向为中心的立体方位角上，在立体方位角上生成候选点组成候选点集合，立体方位角的选择范围为（0,2π）。
8.根据权利要求1所述的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，所述依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，包括：
计算每个候选点的总能量，该总能量包括候选点与动脉瘤瘤腔的空间关系引起的能量、候选点与已知确认点的空间关系引起的能量/>、候选点与前一个确认点形成的候选方向造成的弹簧圈弯曲变形的能量/>；
依据每个候选点的总能量对候选点集合进行筛选，包括：将大于零的候选点设为无效候选点，并在剩余候选点中选择总能量最低的候选点作为唯一确认点，当存在多个总能量最低候选点时，从中随机选择一个候选点作为唯一确认点：当候选点集合中所有候选点的/>均大于零，则将候选点集合删除，回退到前一时间步的唯一确认点所在的候选点集合，并将该前一时间步的唯一确认点作为无效候选点，同时在该无效候选点所在的候选点集合中选择总能量最低的候选点作为前一时间步的新唯一确认点，继续为当前时间步重新生成候选点集合；
在确定当前时间步的唯一确认点的同时，还确定当前时间步的唯一确认点与前一时间步的唯一确认点之间的确认方向。
9.根据权利要求8所述的支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，针对候选点与动脉瘤瘤腔的空间关系引起的能量，当候选点位于动脉瘤瘤腔内，且与瘤腔的距离大于弹簧圈的第一螺旋半径，则能量/>为零，否则能量/>大于零；
针对候选点与已知确认点的空间关系引起的能量，当候选点与已确认点的距离大于等于两倍的弹簧圈的第一螺旋半径，则/>能量为零，否则能量/>大于零；
针对候选点与前一个确认点形成的候选方向造成的弹簧圈弯曲变形的能量，当候选方向是初始候选方向则能量/>为零，否则计算候选方向与初始候选方向的夹角/>，能量/>的大小与夹角成正相关关系：/>，其中，A和B为大于零的参数。
10.一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入装置，其特征在于，包括影像处理模块、支架的虚拟植入模块、瘤腔分离模块、弹簧圈的虚拟栓塞模块、模型生成模块，
所述影像处理模块用于获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；
所述支架的虚拟植入模块用于根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；
所述瘤腔分离模块用于依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型；
所述弹簧圈的虚拟栓塞模块用于获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；
所述模型生成模块用于基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型。
11.一种支架辅助弹簧圈的实时虚拟植入方法，其特征在于，包括以下步骤：
影像处理：获取三维血管影像序列并构建包含动脉瘤和载瘤动脉的病变血管模型；
支架的虚拟植入：根据病变血管模型提取载瘤动脉参数，并基于载瘤动脉参数推荐用于支撑载瘤动脉的支架规格，依据支架规格、载瘤动脉参数以及预先设计的支架截面为支架生成点云数据；
瘤腔分离：依据病变血管模型进行瘤腔分离并重构动脉瘤瘤腔模型；
弹簧圈的虚拟栓塞：获取弹簧圈参数，依据动脉瘤瘤腔模型确定弹簧圈的起始点，基于起始点和弹簧圈参数迭代为弹簧圈生成每个时间步的候选点集合，并依据每个候选点的能量对候选点进行筛选以确定每个时间步的唯一确认点，所有时间步的唯一确认点构成弹簧圈的点云数据；
模型生成：基于支架的点云数据生成支架模型，基于弹簧圈的点云数据生成弹簧圈模型。
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