[发明专利]一种根据医学影像生成3D模板的方式方法

权利要求书

1.一种根据医学影像生成3D模板的方式方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

S1、影像采集：首先通过医疗设备中的图像采集设备对人体的某一部位进行扫描，并将扫描后的图像传输到数据处理模块中进行加工处理，最终形成实时的患者医学影像模型；

S2、模型分析：将患者医学影像模型导入到该3D模板自动生成的算法中，并利用三维聚类的算法、统计学算法和概率类算法分析针道和基板以及3D模板的空间位置，然后根据其空间特征，以及使用SVD计算的特征值和特征向量去获得他们的信息；

S3、模板生成：此时将解析后提取后的针道位置信息、定位板位置信息以及基板位置信息数据导出，并对数据进行转换，最终整合形成符合该患者的3D模板。

2.根据权利要求1所述的一种根据医学影像生成3D模板的方式方法，其特征在于：所述S1中数据处理模块中包括数据输入单元、数据整理单元、数据建模单元、数据输出单元和分辨率增强单元，所述数据输入单元的输出端与数据整理单元的输入端连接。

3.根据权利要求2所述的一种根据医学影像生成3D模板的方式方法，其特征在于：所述数据整理单元的输出端与数据建模单元的输入端连接，所述数据建模单元的输出端与数据输出单元的输入端连接，所述分辨率增强单元的输出端与数据建模单元的输入端连接。

4.根据权利要求1所述的一种根据医学影像生成3D模板的方式方法，其特征在于：所述S2中将患者医学影像模型导入到该3D模板自动生成的算法中需要利用判断模块判断患者医学影像模型是否存在铅点和针道，若不存在铅点和针道，则需要重新扫描，并补充所需的部分，若存在铅点和针道，即可继续位置信息的分析操作。

5.根据权利要求1所述的一种根据医学影像生成3D模板的方式方法，其特征在于：所述S2中三维聚类的算法是给定一个有N个元组，通过分裂法将数据构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K＜N，其中每一个分组至少包含一个数据记录，同时每一个数据记录属于且仅属于一个分组。

6.根据权利要求1所述的一种根据医学影像生成3D模板的方式方法，其特征在于：所述S2中统计学算法是在给定的范围内求出符合设定条件的记录个数；而概率类算法是对所求解数据的同一实例用同一概率算法求解两次得到完全不同的效果，并且两者所得到的结果区别性较大。

7.根据权利要求1所述的一种根据医学影像生成3D模板的方式方法，其特征在于：所述S2中SVD计算步骤为：

S2-1、计算数据中A的转值和A^TA；

S2-2、确定A^TA的特征值并以降序排列；

S2-3、构建对角矩阵S；

S2-4、通过S2-2中的特征值计算A^TA的特征向量并生成矩阵V和它的转值V^T；

S2-5、利用公式U＝AVS^-1计算出U，并将公式转换为A＝USV^T。

8.根据权利要求1所述的一种根据医学影像生成3D模板的方式方法，其特征在于：所述S3中将最后信息整合生成的3D模板对应放在患者的施针位置，并再次扫描是否与患者的医学影像相对应，若对应则可以正常使用，若是存在偏差，需要重新根据患者的医学影像自动化形成新的3D模板。