[发明专利]边界节点的确定方法、网格划分方法及医疗设备

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及边界节点的确定方法、网格划分方法及医疗设备。其中边界节点的确定方法包括获取目标管状组织的图像数据；所述图像数据标注有目标管状组织的组分类别；对图像数据进行网格划分，得到目标网格图像；述目标网格图像中每个网格单元的类型与组分类别对应；遍历目标网格图像中的网格单元节点以及与其相邻的网格单元的类型，确定对应于各个类型的边界节点；所述边界节点为对应于目标管状组织的边界点的网格单元节点。由于目标管状组织的组分类别不受图像数据自身的限制，可以从图像数据中准确得出，再利用图像数据中标注的目标管状组织的组分类别进行边界节点的确定，可以保证所确定出的边界节点的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及边界节点的确定方法、网格划分方法及医疗设备。

背景技术

在对一些管状组织（例如血管）进行生物力学分析时，通常需要对管状组织进行网格划分。为了保证力学分析结果的准确性，对网格划分的质量就会提出一定的要求。网格划分是有限元计算领域一个重要研究课题，建立几何模型、创建高质量有限元网格、建立计算模型往往需要耗费大量时间，其中高质量网格的生成是计算精度和时间的关键。因此，如何根据几何模型快速生成高质量的有限元网格是目前重要的研究课题，国内外学者已提出了许多网格自动生成的算法。

在众多自动划分网格的算法中，三角形网格生成尤为成熟，但与三角形单元对应的形函数往往是线性的，计算结果精度低，且存在同一区域的单元间，计算结果高阶不连续，难以满足精确分析的要求。为克服这些困难，科研工作者进一步提出四边形单元网格划分的算法，如四分法、铺路法，以及中轴线法等。这些算法虽然可以直接生成较高质量的四边形网格，但算法较为复杂，并且在特定条件下（例如，由于图像数据自身的原因导致管状组织的边界无法准确提取），网格可能无法生成。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种边界节点的确定方法、网格划分方法及医疗设备，以解决由于边界提取准确性所导致的网格划分的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种边界节点的确定方法，包括：

获取目标管状组织的图像数据；其中，所述图像数据标注有所述目标管状组织的组分类别；

对所述图像数据进行网格划分，得到目标网格图像；其中，所述目标网格图像中每个网格单元的类型与所述组分类别对应；

遍历所述目标网格图像中的网格单元节点以及与其相邻的网格单元的类型，确定对应于各个所述类型的边界节点；其中，所述边界节点为对应于所述目标管状组织的边界点的网格单元节点。

本发明实施例提供的边界节点的确定方法，由于目标管状组织的组分类别不受图像数据自身的限制，可以从图像数据中准确得出，再利用图像数据中标注的目标管状组织的组分类别进行边界节点的确定，可以保证所确定出的边界节点的准确性。

结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述遍历所述目标网格图像中的网格单元节点以及与其相邻的网格单元的类型，确定对应于各个所述类型的边界节点，包括：

提取与所述网格单元节点相邻的网格单元的类型；

在提取出的网格单元的类型中，判断属于同一类型的网格单元的数量是否在预设范围内；

当属于同一类型的网格单元的数量在预设范围内时，确定所述网格单元节点为对应于所述同一类型的边界节点。

本发明实施例提供的边界节点的确定方法，直接利用与网格单元节点相邻的网格单元的类型中属于同一类型的数量，确定网格单元节点是否为边界节点，简化了数据数据处理过程，提高了边界节点确定的效率。

根据第二方面，本发明实施例还提供了一种网格划分方法，包括：

获取目标管状组织的图像数据；其中，所述图像数据标注有所述目标管状组织的组分类别；