[发明专利]医疗数据的三维曲面重建和优化方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种医疗数据的三维曲面重建和优化方法，其特征在于包括以下步骤：

1）从血管的三维点云数据获取血管的中心线，存储形成中心线树；遍历中心线树，输出曲面重建的目标血管路径；

所述步骤1）具体为：将血管的三维点云数据进行三维收缩，收缩成若干单联通的散点作为中心线上的中心点，从血管的入口将各个中心点编码，将排列成若干父节点以及子节点组成的结构数组，以血管的入口到血管的出口之间的搜索到长度最长的一条由连续中心点构成的目标血管路径；

2）处理获得曲面重建的目标轴，目标轴作为目标血管路径下不同观察视角的目标轴；

所述步骤2）中，曲面重建的目标轴采用以下方式获得：根据目标血管路径所有的中心点及其方向，求出曲面重建总方向，作为曲面重建的目标轴；

3）建立各个观察视角下的投影平面，目标血管路径投影至每一投影平面后获得投影点，并且以二分处理方式规划处理投影点的空间距离；

所述步骤3）中，具体包括以下步骤：

3.1）根据目标轴，生成多个观察视角下的投影平面，并且将目标血管路径的中心线投影至投影平面；

3.2）将目标血管路径上的中心点全部投影至投影平面，生成所有投影点，然后根据所有投影点的结果，计算投影点间的平均相邻距离，作为平均间距；

3.3）计算平均间距后，将所有投影点坐标进行插值，得到加密后的投影点坐标；

3.4）根据加密后的投影点坐标以及投影点的平均间距，使用二分处理方式将相邻投影点之间的间距进行重新规划，使得相邻投影点之间的空间间距趋于相等；

所述步骤3.4）中的二分处理方式，具体为：

3.4.1）设置投影点之间距离的残差量α；

3.4.2）然后，按照投影点的空间顺序，根据投影点加密后的数量D_cout重新排列选择新的投影点，从树结构的根节点开始遍历每一个加密后的投影点作为检查点，判断是否满足重新排列后的投影点条件，具体如下：

其中，Current为当前检查点的状态，dist为当前检查点与上一检查点之间的欧式空间距离；D_mean表示投影点的平均间距，α表示投影点之间距离的残差量；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差在±α之间时，当前检查点的状态为通过true，保留当前检查点作为投影点；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差小于-α时，当前检查点的状态为不通过false，删除当前检查点；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差大于α时，当前检查点的状态为不确定dichotomy，删除当前检查点，且按照以下坐标创建一个新点作为投影点：

dichotomy_middle=(CurrentCoord+ CurrentCoord_last)/2

其中，CurrentCoord为当前检查点的坐标，CurrentCoord_last为前一检查点的坐标，dichotomy_middle为新点的坐标；

4）以每一个投影点以投影平面法方向的正负方向辐射，创建曲面样本点，将所有曲面样本点组成的曲面平铺生成最终的曲面重建结果；

所述步骤4）中，路径的投影结果由入口到出口的顺序排列，重新规划投影点后，在每个投影点处，沿投影平面法方向的正负两个方向创建等距的采样点作为曲面样本点，然后在采样点之间以及采样点和投影点之间在原始图像空间中插值，插值后展开的沿目标血管路径的二维展开图，即为三维重建结果。

2.根据权利要求1所述的一种医疗数据的三维曲面重建和优化方法，其特征在于：所述步骤3.3）中，按照以下设置的投影点加密后的数量D_cout进行插值：

D_cout=1/(100*Alpha)

其中，D_cout为投影点加密后的数量，Alpha表示容许的最大残差量。