[发明专利]一种基于机器学习的整形手术术后体貌预测方法

说明书

本发明涉及医学整形预测领域，公开了一种基于机器学习的整形手术术后体貌预测方法，用以提升整形手术效果预测的精准程度。本发明包括：将以往整形手术患者术前及术后的整形部CT影像数据进行预处理和配准，提取并标注骨骼及软组织数据；通过机器学习算法对训练样本数据进行训练学习；基于新患者的年龄、性别、术前骨骼数据、术前软组织数据以及手术方案所预测的术后骨骼数据，并利用训练得到的机器学习模型，对准备进行整形手术的新患者的术后软组织进行预测；利用准备进行形手术的新患者的术后软组织预测数据，对准备进行整形手术的新患者的术后体貌图像进行预测。本发明适用于通过矫正骨骼来引起软组织外形改变的整形手术术后体貌预测。

技术领域

本发明涉及医学整形预测领域，特别涉及一种基于机器学习的整形手术术后体貌预测方法。

背景技术

随着经济发展和人们精神文化水平的提高，要求进行体态整形手术的患者数量逐年增多，颌面骨骼整形手术就是其中比较有代表性的一种。在颌面骨骼整形手术中，患者最关心的问题之一就是术后自己的面貌将得到多大的改善，而目前商用的整形手术仿真软件主要致力于截骨、正畸等硬组织的手术仿真及方案设计，而对于术后的软组织和面貌改变仅基于计算机图形学进行面部3D图像的轮廓形变预测，与真实的术后效果存在较大差异。经发明人研究，发现造成前述问题的主要原因是，现有技术缺乏对患者术后效果的客观量化的定性分析预测，而且容易出现术后真实效果与患者自己期望的改善效果相距甚远、引发患者对治疗结果不满等情况。

机器学习作为人工智能的热门研究领域，是研究使计算机学习模仿人类某些特有的思维过程和智能行为，如推理、思考、概括或从过去的经验中总结学习的一门学科，近年来机器学习技术得到了高速发展，已被大量应用于目标分类、目标检测、目标分割等医学图像处理领域。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于机器学习的整形手术术后体貌预测方法，用以提升整形手术效果预测的精准程度。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于机器学习的整形手术术后体貌预测方法，包括以下步骤：

S1.训练样本数据预处理：将以往整形手术患者术前及术后的整形部CT影像数据进行预处理和配准，提取并标注骨骼及软组织数据；

S2.通过机器学习算法对训练样本数据进行训练学习：将术前骨骼数据、术前软组织数据、术后骨骼数据、患者的年龄及性别信息作为输入，将术后软组织数据作为输出，利用机器学习算法对数据进行学习训练，使得机器学习模型通过样本的训练学习掌握手术部位骨骼变化引起的软组织形变的潜在规律；

S3.术后软组织预测：基于新患者的年龄、性别、术前骨骼数据、术前软组织数据以及手术方案所预测的术后骨骼数据，并利用步骤S2训练得到的机器学习模型，对准备进行整形手术的新患者的术后软组织进行预测；

S4.术后体貌图像预测：利用准备进行形手术的新患者的术后软组织预测数据，对准备进行整形手术的新患者的术后体貌图像进行预测。

具体的，本发明中的所述整形部可以为颌面部，颌面部整形相应的手术部位为颌骨。

进一步的，步骤S1具体可包括：

S1-1.从以往整形手术患者术前及术后的整形部CT影像文件中提取3D体素数据和患者的年龄、性别信息，并将术前及术后的3D体素数据调整为相同的朝向与空间分辨率；

S1-2.利用不受整形手术影响的整形部骨骼上的至少3个不共线的关键点，将经过步骤S1-1得到的术前与术后的3D体素进行配准，并将术前与术后的3D体素空间尺寸调整为统一大小；

S1-3.根据骨骼及软组织的密度差异，提取并标注经过S1-2处理后的3D体素数据中的骨骼和软组织数据。

进一步的，步骤S1-1中，将术前及术后的3D体素数据调整为相同的朝向的步骤可包括：