[发明专利]导管与心脏的渐进显示设计

说明书

技术领域

    本发明涉及一种基于散乱点云重建和显示三维心脏模型的方法，应属于图像处理和医学领域。适用于有心脏疾病，无须开腔手术的患者，可通过导管头部对患者心脏进行治疗。

背景技术

随着时代的进步，医学图像领域也有了相应的发展，VTK这个很成熟的软件在医学范畴内得到了广泛的应用。导管的接近显示主要建立在导管的头部可以集成多种芯片用来测量压力，温度，血流等参数，帮助医生找到病变部位。而且国际上的一些案例是导管本身也有治疗的功能，例如可以发射电磁波，加热杀死病变细胞的功能，然而这些都需要导管头部贴近心脏来完成，所以导管与心脏的距离是一项非常关键的技术指标，关系到治疗效果的好坏。

发明内容

本发明的目的在于针对已有的技术的缺陷，提供一种基于散乱点云重建和显示的心脏模型的方法，有助于对心脏的诊断和治疗。为达到上述目的，本发明构思是：模型的优化这里为对三角网格的心脏模型进行细分，细分后得到的模型更加平滑精细，得到的顶点数量也会增加很多，当然内存占据量也有所增加，但是对于导管投影来说是更精细的方法。这里采用linear细分的方法，因为Linear细分方法是一种插值的方法，它很好的保留了原始数据点所以也在模型的精确度上有很大帮助简单易行，效率高且效果很好。

在查找导管与心脏的最近距离时用到了kd-tree算法。该算法是经典的针对无序点云的排序方法，该方法通常用来查找距离最近的两点，是一种便于空间中的点的搜索的数据结构经过排序后的数据对于查找最近点的效率有很大的提高。K即为树在空间上的深度，kd-tree还具有点分布均匀的特点，所以搜索的效率比较高，其速度也很快。

投影函数的选择也很关键，本发明想要的投影是当导管接近心脏时投影有所变化，当无穷接近时投影大小为导管头部大小。当越靠近时，大小变化越大是本发明期待的。我们知道log曲线是在因变量接近某一数值时变化率越来越大的函数。所以选择的函数是一个log函数，这里为：

                        (1)

根据上述发明构思，本发明才有下述技术方案：

一种基于散乱点云重建三维心脏模型的方法，其特征在于该模型是走走拓扑结构的。所述模型建立建立和显示操作步骤如下：（1）首先利用散乱的无序三维点云重建出来人体的心脏模型；（2）对模型进行优化（3）导管的建立；（4）在心脏模型上的顶点建立索引；（5）移动导管，根据索引找到离导管最近的点；（6）在该点处建立投影；（7）投影大小的函数设定，颜色选择。本发明与现有技术相比，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著进步：本发明的模型是走拓扑结构的，得到的模型更加平滑精确，有助于对心脏的诊断和治疗。

附图说明

图1为公式（1）的说明，其中（a）图是对数函数，（b）图是（a）图向左做平移后的函数，（c）图是翻转后的函数，（d）图是最终得到的函数即公式（1）的函数；

图2为利用原始数据重建出来的心脏模型的正反两面；

图3为Linear加密后的心脏模型的正反两面；

图4为导管在原始模型的投影；

图5 导管在加密后心脏模型上的投影。

具体实施方式

本发明的一个优选实施例子结合附图说明如下：

参见图1-图5，本基于散乱点的重建和显示三维心脏模型的方法的具体操作步骤如下：

1首先对散乱的无序的点云数据进行三维重建，得到三角网格的心脏模型；

2然后对得到的心脏三维模型进行优化即模型细分，采用linear细分方法，不仅使模型表面光滑，而且得到更多的网格和顶点，在后续的导管渐近显示处可以得到更精确的结果；

3模拟导管。 模拟的导管是一个圆形的物体，以中心作为参考基点进行距离的计算，有一定的误差但是导管本身的电极就是很小的，所以半径几乎忽略不计。导管可以随意移动，此处用鼠标拖动导管进行移动，模拟导管真正的移动；

4导管与心脏上最近点的查找。这里关键是kd-tree的作用。首先利用kd-tree把散乱无序的点云数据排序，排序后查找与确定点的距离最小的点，并且存储起来；

5根据上一步骤查找到的最近的点计算距离，需要实时的更新是关键。每次导管移动都要调用上面的步骤4，并将距离显示出来；

6 投影显示。在找到的最近的点处实现投影的绘制，投影以圆球表示。圆球的半径大小用下面的函数计算。

此函数中radius是投影圆球的半径大小，dis为导管与心脏的最近距离，radius为导管半径，abs(dis-radius)为取距离的绝对值函数。是对数函数，因为对数函数有一个特点就是值随着参数接近某个值时是呈现变化率大的趋势。这个表达式的意义是当导管与心脏距离接近零值时它的值为零。该函数确保了当导管与心脏距离为零时，投影的大小无穷接近导管的大小，当越靠近时，投影大小的变化越明显，可以达到减少医生误操作的可能。