本發(fā)明涉及用于生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的系統(tǒng)和方法。本發(fā)明還涉及用于生成用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型中使用的關聯(lián)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)和方法。本發(fā)明還涉及用于在生成有限元模型中使用的關聯(lián)數(shù)據(jù)。本發(fā)明還涉及包括相應系統(tǒng)的工作站和成像裝置，并且涉及包括用于使處理器系統(tǒng)執(zhí)行相應方法的指令的計算機程序產(chǎn)品。

背景技術：

有限元(fe)方法是一種數(shù)值方法，其用于對控制域(例如結(jié)構(gòu))的數(shù)學微分方程的解進行近似。例如，所述微分方程可以描述該結(jié)構(gòu)中的物理或化學現(xiàn)象。fe建模，其是基于fe方法對結(jié)構(gòu)的建模，可以被用于分析所述結(jié)構(gòu)對結(jié)構(gòu)中的例如物理狀態(tài)改變的響應。范例是對結(jié)構(gòu)進行fe建模以分析在機械負載下的結(jié)構(gòu)的變形和機械應力。fe建模可以應用于各種領域。例如，在醫(yī)學領域中，醫(yī)師可能對fe建模感興趣以分析在患者的3d圖像中所示的解剖結(jié)構(gòu)。這樣的fe建?？梢詭椭t(yī)師例如進行診斷或手術規(guī)劃。

在fe建模中使用的fe方法中，通過使用包括對大量線性方程的近似可以簡化對復雜微分方程的解。這可以類似于通過大量小的直線對圓的近似。研究的結(jié)構(gòu)，其可以是線、表面或體積，可以被分成子域或有限元(針對表面或體積，子域的該集合可以被稱為“網(wǎng)格”)的集合，并且針對該結(jié)構(gòu)的全局解可以通過計算針對這些子域中的每個子域的解來計算。

fe方法的現(xiàn)實考慮是，盡管解的準確度可能隨著有限元的數(shù)量而增加，但是對全局解進行求解所需的計算量以及因此時間或花費可能對應地增加。務實方案可以是在最為感興趣的區(qū)域中具有子域的精細粒度，而在較不感興趣的區(qū)域中具有粗糙的粒度。因此，可以利用更精細的粒度來計算對于任何問題關鍵的區(qū)域或者數(shù)學解快速變化的區(qū)域，并且利用較粗糙的粒度來計算周邊中的區(qū)域。

關于對解剖結(jié)構(gòu)的fe建模，生成解剖結(jié)構(gòu)的fe模型的當前技術常常涉及多次迭代和改變，以便鑒于解剖結(jié)構(gòu)的復雜特性而生成fe模型中的最優(yōu)網(wǎng)格。在此，復雜度例如可能源自復雜幾何特性或邊界條件。另外，用戶可能常常被要求手動地評估所述要求，以獲得fe模型中的期望的網(wǎng)格，其可能易于出錯和/或缺乏準確度。

技術實現(xiàn)要素：

獲得用于利用期望的網(wǎng)格來生成解剖結(jié)構(gòu)的fe模型的經(jīng)改進的系統(tǒng)或方法將是有利的。

為了更好地解決該問題，本發(fā)明的第一方面提供了一種用于基于解剖結(jié)構(gòu)和關聯(lián)數(shù)據(jù)的擬合模型來生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

-輸入接口，其被配置為接收：

i)模型數(shù)據(jù)，其定義用于分割解剖結(jié)構(gòu)的分割模型，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀，以及

ii)關聯(lián)數(shù)據(jù)，其將所述分割模型的分割模型部分與網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區(qū)域；

-分割子系統(tǒng)，其被配置為將所述分割模型應用到對象的醫(yī)學圖像，以便將所述分割模型擬合到所述醫(yī)學圖像中的解剖結(jié)構(gòu)，從而獲得提供對所述解剖結(jié)構(gòu)的分割的擬合模型，所述擬合模型包括提供對所述預定感興趣解剖區(qū)域的分割的擬合模型部分；

-有限元模型生成子系統(tǒng)，其被配置為基于所述擬合模型和所述關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成所述有限元模型，所述生成包括根據(jù)所述網(wǎng)格性質(zhì)對所述有限元模型的有限元模型部分進行網(wǎng)格化，所述有限元模型部分與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應。所述網(wǎng)格性質(zhì)的范例可以包括網(wǎng)格分辨率或元素類型。

本發(fā)明的另一方面提供了一種生成關聯(lián)數(shù)據(jù)以用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

-輸入接口，其被配置為獲得定義分割模型的模型數(shù)據(jù)，所述分割模型用于分割所述解剖結(jié)構(gòu)，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀；

-識別子系統(tǒng)，其被配置為識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區(qū)域，所述預定感興趣解剖區(qū)域已經(jīng)基于在對有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化中所期望的網(wǎng)格數(shù)據(jù)而被預先確定；

-關聯(lián)子系統(tǒng)，其被配置為生成將所述分割模型的分割模型部分與所述網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)的關聯(lián)數(shù)據(jù)，所述分割模型部分表示所述預定感興趣解剖區(qū)域。

以上措施涉及接收定義分割模型的模型數(shù)據(jù)，所述分割模型用于分割解剖結(jié)構(gòu)，其中，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀?？赡芤呀?jīng)使用例如統(tǒng)計學形狀分析方法基于在若干個體上的解剖結(jié)構(gòu)的形狀的平均生成了分割模型。然而，也可能已經(jīng)使用其他方法并且從例如醫(yī)學圖庫數(shù)據(jù)的其他源獲得了所述分割模型。分割模型的范例是基于表面的模型，例如網(wǎng)格模型。另一范例是如在基于圖集的分割中所使用的體積患者模型。

以上措施還涉及識別子系統(tǒng)，其被配置為識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區(qū)域，所述預定感興趣解剖區(qū)域已經(jīng)基于在對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化的過程中期望的網(wǎng)格數(shù)據(jù)而被預先確定。可以基于例如所述預定感興趣區(qū)域的幾何坐標、解剖特性或其他獨特特性來執(zhí)行對所述預定感興趣區(qū)域的識別。所述識別子系統(tǒng)例如可以使用預先生成的列表或查找表，其識別所述預定感興趣區(qū)域的特性。所述網(wǎng)格性質(zhì)可以基于所述有限元模型的有限元模型部分的網(wǎng)格化要求來選擇。例如，先前的模擬可能已經(jīng)提供了關于在具體部分中的所要求的網(wǎng)格分辨率的信息。

此外，關聯(lián)子系統(tǒng)被配置為生成關聯(lián)數(shù)據(jù)，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)將所述分割模型的、表示所述預定感興趣解剖區(qū)域的分割模型部分與所述網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)。例如，在所述模型數(shù)據(jù)包括識別所述分割模型的不同分割模型部分的標記的情況中，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)可以包括或者是指與表示所述預定感興趣解剖結(jié)構(gòu)的所述分割模型部分相對應的標記，從而將所述網(wǎng)格屬性關聯(lián)到所述分割模型部分。

分割子系統(tǒng)被提供用于將所述分割模型應用到對象的醫(yī)學圖像，以便將所述分割模型擬合到醫(yī)學圖像中的解剖結(jié)構(gòu)，從而獲得提供所述解剖結(jié)構(gòu)的分割的擬合模型，所述擬合模型包括提供所述預定感興趣解剖區(qū)域的分割的擬合模型部分。例如，所述分割模型可以是可變形模型，并且所述擬合模型可以通過將所述可變形模型應用到所述對象的醫(yī)學圖像來獲得。另一范例是，在所述分割模型是體積患者模型的情況中，所述模型可以使用非剛性配準針對醫(yī)學圖像被變形。

應當注意到，當將所述分割模型應用到所述對象的醫(yī)學圖像時，所述分割模型的所述分割模型部分可以被擬合到所述醫(yī)學圖像中的對應的感興趣解剖區(qū)域，例如，表示相同或相似的解剖區(qū)域。這樣，通過將所述分割模型應用到所述醫(yī)學圖像，可以識別所述醫(yī)學圖像中的所述感興趣解剖區(qū)域。還應當注意到，通過將所述網(wǎng)格性質(zhì)關聯(lián)到所述分割模型的所述分割模型部分，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)可以隱含地或固有地也將所述網(wǎng)格性質(zhì)關聯(lián)到所述擬合模型的擬合模型部分。例如，在所述關聯(lián)數(shù)據(jù)涉及識別所述分割模型的所述分割模型部分的情況下，在擬合模型中可以存在相同的標記。所述關聯(lián)數(shù)據(jù)因此還將所述網(wǎng)格性質(zhì)與所述分割模型和所述擬合模型中的一個或者這兩者相關聯(lián)。

應當注意到，所述醫(yī)學圖像例如可以是體積圖像，或者可以是由圖像切片的堆疊構(gòu)成的，并且可以通過諸如計算機斷層攝影(ct)和磁共振成像(mri)的各種成像模態(tài)來采集。

此外，有限元模型生成子系統(tǒng)被提供用于：基于所述擬合數(shù)據(jù)和所述關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成所述有限元模型，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)將所述分割模型的分割模型部分與網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區(qū)域。在此，所述生成包括對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型進行網(wǎng)格化。應當注意到，所述有限元模型的所述有限元模型部分對應于所述預定感興趣解剖區(qū)域，所述對應在于其可以表示相同或相似的解剖區(qū)域。所述網(wǎng)格性質(zhì)例如可以定義期望的網(wǎng)格分辨率。基于所述期望的網(wǎng)格分辨率，所述有限元模型的有限元模型部分可以被網(wǎng)格化，從而獲得期望的網(wǎng)格分辨率。所述有限元模型生成子系統(tǒng)可以基于已知的技術，例如，在諸如abaqus或ansys的商業(yè)軟件中所采用的那些技術。針對網(wǎng)格生成，可以使用不同的已知方法，例如基于fortune算法或ruppert算法的方法。

在此，術語“網(wǎng)格”在fe建模的領域中是公知的，并且可以是指由線連接的、覆蓋整個表面或整個體積的一組節(jié)點。針對表面網(wǎng)格，構(gòu)成有限元可以同樣是表面，而針對體積網(wǎng)格，有限元可以同樣是體積。術語“有限元”也可以是指通過形成網(wǎng)格而創(chuàng)建的界定的形狀。

關于對解剖結(jié)構(gòu)的fe建模，當前的技術涉及手動地定義要使用的網(wǎng)格，并且因此，使用用戶的技能來創(chuàng)建準確度與計算要求的適當?shù)钠胶?，或者使用自動化的技術。涉及對fe網(wǎng)格的手動定義的技術通常是耗時的，并且常常要求多次迭代，每次迭代具有長的計算時段以測試所述網(wǎng)格，以便實現(xiàn)適當?shù)募夹g方案。同樣地，因為其可能難以手動地評估所要求的網(wǎng)格粒度以便實現(xiàn)適當?shù)募夹g方案，用戶可能具有使用過于精細的網(wǎng)格以便“保持在安全側(cè)”的趨向。盡管這可以創(chuàng)建適當?shù)臄?shù)學技術方案，但是其可能比所需要的花費更多的計算力，并且因此，更耗時或者更昂貴。當前可用的自動化的技術僅僅考慮諸如曲率的幾何方面，其可能不是與考慮中的問題相關的。因此，由用戶遵循可用的自動化技術對網(wǎng)格的手動評估和迭代常常是不可用的。

基于發(fā)明人的認識，fe建?？梢曰诜指钅Ｐ停缫灾甘踞t(yī)學圖像中解剖結(jié)構(gòu)的位置和基本形狀。fe建模然后可以使用所述分割模型作為開始點，例如，作為基礎fe網(wǎng)格，以對預先存在的fe網(wǎng)格進行適當?shù)卣蔚?。期望的網(wǎng)格性質(zhì)常常與特定解剖區(qū)域有關，其在于可以選擇所述網(wǎng)格性質(zhì)以反映例如所述解剖區(qū)域的特定材料類型。通過將所述網(wǎng)格性質(zhì)關聯(lián)到所述分割模型的對應分割模型部分，所述fe建?？梢詮乃龇指钅Ｐ秃团c之相關聯(lián)的網(wǎng)格性質(zhì)直接生成具有有限元模型部分的fe模型，所述有限元模型部分與具有特定網(wǎng)格性質(zhì)的預定感興趣解剖區(qū)域相對應。因此，不需要用戶在fe建模期間指定期望的網(wǎng)格性質(zhì)，因為其已經(jīng)與分割模型中的分割模型相關聯(lián)。與僅基于fe模型的幾何性質(zhì)的自動網(wǎng)格生成相比，(一個或多個)系統(tǒng)使得特定知識能夠被自動地用在fe建模中。本發(fā)明的各方面可以利用在模型或網(wǎng)格中的較少的迭代和更改來有利地得到fe模型的有效生成，以便生成對fe模型的最優(yōu)網(wǎng)格化。此外，可以使用戶在更改/校正所述網(wǎng)格/模型時的錯誤最小化。另外，可以避免用戶使用過于精細的網(wǎng)格以便‘保持在安全側(cè)’的傾向。

任選地，所述網(wǎng)格性質(zhì)是基于以下中的至少一項來選擇的：(i)預定感興趣解剖區(qū)域的材料類型；(ii)在所述預定感興趣解剖區(qū)域處的醫(yī)學和/或生物學狀況；(iii)在所述預定感興趣解剖區(qū)域處的機械邊界條件；(iv)所述預定感興趣解剖區(qū)域的解剖形狀。例如，當對腔體進行建模時，可以在壁處使用更高的網(wǎng)格分辨率，以用于計算流體動力學(cfd)模擬。在另一范例中，在例如被用于腔體中的血流模擬的流體-固體相互作用(fsi)模擬中，固體部分和流體部分可以在所述固體-流體邊界處共享頂點和網(wǎng)格拓撲?；诓煌哪M狀況的對所述網(wǎng)格性質(zhì)的這樣的選擇可以有利地允許在生成所述有限元模型時考慮各種先驗知識/信息。

任選地，所述網(wǎng)格模型是以下中的一項：(i)網(wǎng)格分辨率；以及(ii)元素類型。網(wǎng)格分辨率尤其與fe建模有關，但是元素類型也是有關的。元素類型的范例包括線性和二次四面體、六面體或膜元素。這可以有利地允許獲得在模擬的魯棒性與計算花費之間的最佳平衡。例如，二次六面體元素可以是非常魯棒的，但是在計算上是昂貴的，并且因此，基于自動的特定知識在fe模型中的具體區(qū)域選擇這些類型的元素。

任選地，所述分割模型是網(wǎng)格模型，從而獲得為擬合模型網(wǎng)格模型，并且所述有限元模型生成子系統(tǒng)被配置為通過基于所述關聯(lián)數(shù)據(jù)對所述擬合網(wǎng)格模型的進一步網(wǎng)格化來生成所述有限元模型。所述擬合模型因此可以被用作基礎網(wǎng)格以用于隨后的fe建模。網(wǎng)格修改方法，例如網(wǎng)格枕靠節(jié)點集合重新定位或者網(wǎng)格變形，可以被用于獲得在所述有限元模型的有限元模型部分處的期望的網(wǎng)格性質(zhì)。

任選地，所述分割模型是形狀模型。所述形狀模型因此可以被用作基礎幾何模型以用于隨后的fe建模。所述形狀模型可以使用統(tǒng)計學形狀建模方法作為魯棒工具來獲得，以用于對解剖結(jié)構(gòu)的分割。

任選地，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)被生成為針對所述模型數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)，或者被編碼在所述模型數(shù)據(jù)中。通過將所述關聯(lián)數(shù)據(jù)編碼在所述模型數(shù)據(jù)中，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)明確與所述模型數(shù)據(jù)相耦合。因此，所述模型數(shù)據(jù)的任何傳送、存儲等也導致所述關聯(lián)數(shù)據(jù)被傳送、存儲等。

任選地，(i)所述模型數(shù)據(jù)包括識別所述分割模型的不同解剖區(qū)域的標記，并且(ii)所述關聯(lián)數(shù)據(jù)被生成為包括或涉及與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的標記。解剖區(qū)域經(jīng)常在所述模型數(shù)據(jù)內(nèi)被標記。這樣的標記可以在基于對應模型對所述感興趣解剖區(qū)域的識別和網(wǎng)格化中被使用。

任選地，所述分割模型是心臟模型。這可以允許對心臟的fe建模，心臟是復雜解剖結(jié)構(gòu)的范例。在這種情況中，所述感興趣區(qū)域例如可以是左心室、右心室、左心房、或右心房。使用所提出的方法和系統(tǒng)的心臟分析可以幫助醫(yī)師例如對心臟疾病的診斷策略或者針對心臟修復的手術策略。

本發(fā)明的另一方面提供了一種包括上文所描述的系統(tǒng)中的一個或兩者的工作站或成像裝置。

本發(fā)明的另一方面提供一種用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用的關聯(lián)數(shù)據(jù)，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)將分割模型的分割模型部分與網(wǎng)格屬性相關聯(lián)，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區(qū)域，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀，所述網(wǎng)格性質(zhì)是在對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化的過程中所期望的。

任選地，模型數(shù)據(jù)定義分割模型，所述分割模型用于分割解剖結(jié)構(gòu)，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀，所述模型數(shù)據(jù)包括所述關聯(lián)數(shù)據(jù)。所述關聯(lián)數(shù)據(jù)因此可以被編碼在模型數(shù)據(jù)中，例如在頭文件中，或者作為被分配給所述預定感興趣區(qū)域的一個或多個性質(zhì)。

本發(fā)明的另一方面提供了一種用于基于解剖結(jié)構(gòu)和關聯(lián)數(shù)據(jù)的擬合模型來生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的方法，所述方法包括：

-接收：

i)模型數(shù)據(jù)，其定義用于分割解剖結(jié)構(gòu)的分割模型，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀，以及

ii)關聯(lián)數(shù)據(jù)，其將所述分割模型的分割模型部分與網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區(qū)域；

-將所述分割模型應用到對象的醫(yī)學圖像，以便將所述分割模型擬合到醫(yī)學圖像中的解剖結(jié)構(gòu)，從而獲得提供對所述解剖結(jié)構(gòu)的分割的擬合模型，所述擬合模型包括提供對預定感興趣解剖區(qū)域的分割的擬合模型部分；

-基于所述擬合模型和所述關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成所述有限元模型，所述生成包括根據(jù)所述網(wǎng)格性質(zhì)將所述有限元模型的有限元模型部分進行網(wǎng)格化，所述有限元模型部分與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應。

本發(fā)明的另一方面提供了一種生成用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用的關聯(lián)數(shù)據(jù)的方法，所述方法包括：

-獲得模型數(shù)據(jù)，所述模型數(shù)據(jù)定義用于分割解剖結(jié)構(gòu)的分割模型，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀；

-識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區(qū)域，所述預定感興趣解剖區(qū)域已經(jīng)基于在對有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化中所期望的網(wǎng)格數(shù)據(jù)而被預先確定；

-生成關聯(lián)數(shù)據(jù)，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)將所述分割模型的分割模型部分與所述網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區(qū)域。

在本發(fā)明的另一方面中，提供了一種計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品包括用于使處理器系統(tǒng)執(zhí)行上文所描述的方法中的一種或兩者的指令。

本領域的技術人員將意識到，可以通過任何被認為有用的方式組合本發(fā)明的上述實施例、實施方式和/或方面的兩個或更多。

本領域技術人員基于說明書可以實現(xiàn)與所描述的系統(tǒng)的修改和變型相應的成像設備、工作站、方法，和/或計算機程序產(chǎn)品的修改和變型。

獨立權利要求界定了本發(fā)明。在從屬權利要求中界定了有利實施例。

附圖說明

本發(fā)明的這些方面和其他方面將根據(jù)下面描述的實施例中變得明顯并將參照這些實施例進行闡述。在附圖中，

圖1示出了用于生成用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用的關聯(lián)數(shù)據(jù)的第一系統(tǒng)，以及用于基于所述解剖結(jié)構(gòu)的擬合模型和所述關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成所述解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的第二系統(tǒng)；

圖2示出了用于生成用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用的關聯(lián)數(shù)據(jù)的第一方法，以及用于基于所述解剖結(jié)構(gòu)的擬合模型和所述關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成所述解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的第二方法；

圖3示意性圖示了基于解剖結(jié)構(gòu)的擬合模型和關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成所述解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型；

圖4a-f示出了2d解剖結(jié)構(gòu)中的感興趣解剖區(qū)域的網(wǎng)格化的范例；

圖5示出了用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用的模型數(shù)據(jù)和編碼的關聯(lián)數(shù)據(jù)的示意性表示；并且

圖6示出了計算機程序產(chǎn)品的示意性表示，所述計算機程序產(chǎn)品包括指令，所述指令用于使處理器系統(tǒng)執(zhí)行用于基于所述解剖結(jié)構(gòu)的擬合模型和關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成所述解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的方法和/或用于生成用于在生成所述解剖結(jié)構(gòu)的所述有限元模型中的過程中使用的關聯(lián)數(shù)據(jù)的方法。

具體實施方式

圖1示出了用于生成用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用的關聯(lián)數(shù)據(jù)的第一系統(tǒng)100。圖1還示出了用于基于所述解剖結(jié)構(gòu)的擬合模型和關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成所述解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的第二系統(tǒng)150。

第一系統(tǒng)100可以包括輸入接口110，輸入接口110被配置為獲得定義分割模型的模型數(shù)據(jù)012，所述分割模型用于分割所述解剖結(jié)構(gòu)，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀。所述模型數(shù)據(jù)例如可以從數(shù)據(jù)庫010獲得。

第一系統(tǒng)100還可以包括識別子系統(tǒng)120，識別子系統(tǒng)120被配置為識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區(qū)域，所述預定感興趣解剖區(qū)域已經(jīng)基于在對有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化的過程中所期望的網(wǎng)格屬性而被預先確定。出于該目的，所述識別子系統(tǒng)120可以從所述輸入接口獲得模型數(shù)據(jù)012，并且輸出識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區(qū)域的識別數(shù)據(jù)014。

第一系統(tǒng)100還可以包括關聯(lián)子系統(tǒng)130，關聯(lián)子系統(tǒng)130被配置為生成關聯(lián)數(shù)據(jù)016，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)016將所述分割模型的分割模型部分與所述網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區(qū)域。出于該目的，關聯(lián)子系統(tǒng)130可以利用識別數(shù)據(jù)014。

第二系統(tǒng)150可以包括輸入接口160，輸入接口160被配置為接收模型數(shù)據(jù)012，模型數(shù)據(jù)012定義用于分割所述解剖結(jié)構(gòu)的分割模型，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀，并且關聯(lián)數(shù)據(jù)016將所述分割模型的分割模型部分與網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區(qū)域。模型數(shù)據(jù)012和關聯(lián)數(shù)據(jù)016可以從相同的數(shù)據(jù)庫接收，或者如在圖1中所示，從不同數(shù)據(jù)庫010、015接收。根據(jù)(一個或多個)數(shù)據(jù)庫010、015的形式，輸入接口160可以采取任何適合的形式，諸如外部存儲器或存儲設備接口、到局域網(wǎng)或廣域網(wǎng)的網(wǎng)絡接口等。具體地，(一個或多個)數(shù)據(jù)庫010、015可以是醫(yī)院信息系統(tǒng)(his)的一部分，并且輸入接口160可以是到his的接口。應當注意到，(一個或多個)數(shù)據(jù)庫010、015也可以是(一個或多個)內(nèi)部存儲器。因此，模型數(shù)據(jù)012和/或關聯(lián)數(shù)據(jù)016可以被內(nèi)部地訪問。

第二系統(tǒng)150還可以包括分割子系統(tǒng)170，分割子系統(tǒng)170被配置為將所述分割模型應用到對象的醫(yī)學圖像，以便將所述分割模型擬合到醫(yī)學圖像中的解剖結(jié)構(gòu)，從而獲得提供對所述解剖結(jié)構(gòu)的分割的擬合模型，所述擬合模型包括提供預定感興趣解剖區(qū)域的分割的擬合模型部分。所述分割模型可能是基于在若干個體上的解剖結(jié)構(gòu)的形狀的平均生成的。所述分割模型可能是使用其他方法并且從諸如醫(yī)學圖集數(shù)據(jù)的其他源獲得的。如在圖1中所示的，分割子系統(tǒng)170可以輸出所述擬合模型，例如，以擬合的模型數(shù)據(jù)024的形式。

第二系統(tǒng)150還可以包括有限元模型生成子系統(tǒng)180，有限元模型生成子系統(tǒng)180被配置為基于所述擬合模型和所述關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成有限元模型。出于該目的，有限元模型生成子系統(tǒng)180可以從分割子系統(tǒng)170接收擬合模型數(shù)據(jù)024。在生成所述有限元模型的過程中，有限元模型生成子系統(tǒng)180然后可以根據(jù)所述網(wǎng)格性質(zhì)對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化。

應當注意到，所述網(wǎng)格性質(zhì)的范例可以包括網(wǎng)格分辨率或元素類型。元素類型的范例包括線性和二次四面體、六面體或膜元素。

所述分割模型可能是使用例如統(tǒng)計學形狀分析方法利用在若干個體上的解剖結(jié)構(gòu)的形狀的平均生成的。然而，所述分割模型也可能是使用其他方法并且從例如醫(yī)學圖集數(shù)據(jù)的其他源獲得的。

可以基于例如所述預定感興趣區(qū)域的幾何坐標、解剖特性或者所述分割模型中的其他獨特特性來執(zhí)行對所述預定感興趣區(qū)域的識別。所述識別子系統(tǒng)例如可以使用預先生成的列表或查找表，其識別所述分割模型中的所述預定感興趣區(qū)域的特性。可以基于在對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化的過程中所期望的網(wǎng)格性質(zhì)來選擇網(wǎng)格性質(zhì)。例如，先前的模擬可能已經(jīng)提供了關于在具體區(qū)域中的所要求的網(wǎng)格分辨率的信息。

圖2示出了第一方法200，其用于生成關聯(lián)數(shù)據(jù)以用于在生成所述解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用。圖2還示出了第二方法250，其用于基于所述解剖結(jié)構(gòu)的擬合模型和關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型。

第一方法200可以包括獲得定義分割模型的模型數(shù)據(jù)012，所述分割模型用于分割所述解剖結(jié)構(gòu)，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀。

第一方法200還可以包括識別220所述分割模型中的預定感興趣解剖區(qū)域，所述預定感興趣解剖區(qū)域已經(jīng)基于在對有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化的過程中期望的網(wǎng)格數(shù)據(jù)而被預先確定。

第一方法200還可以包括生成130關聯(lián)數(shù)據(jù)016，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)016將所述分割模型的分割模型部分與所述網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)，所述分割模型部分表示所述預定感興趣解剖區(qū)域。

第二方法250可以包括接收260a定義分割模型的模型數(shù)據(jù)012，所述分割模型用于分割所述解剖結(jié)構(gòu)，所述分割模型表示所述解剖結(jié)構(gòu)的參考形狀。第二方法250還可以包括接收260b將所述分割模型的分割模型部分與所述網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)的關聯(lián)數(shù)據(jù)016，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區(qū)域。

第二方法250還可以包括將分割模型應用170到對象的醫(yī)學圖像，以便將所述分割模型擬合到醫(yī)學圖像中的解剖結(jié)構(gòu)，從而獲得提供所述解剖結(jié)構(gòu)的分割的擬合模型，所述擬合模型包括提供對預定感興趣解剖區(qū)域的分割的擬合模型部分。

第二方法250還可以包括基于所述擬合模型和所述關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成280所述有限元模型，所述生成280包括根據(jù)所述網(wǎng)格性質(zhì)將所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化。

圖3示意性圖示了圖2中的用于生成關聯(lián)數(shù)據(jù)的第一方法的范例以及圖2中的用于生成解剖結(jié)構(gòu)330的有限元模型350的第二方法的范例。在該范例中，可以獲得定義用于分割解剖結(jié)構(gòu)330的分割模型310的第一模型數(shù)據(jù)。在圖3的所述范例中，分割模型310被示意性地指示為立方體，并且所述分割模型310的表示所述預定感興趣解剖區(qū)域的分割模型部分315被示意性地指示為弧形形狀的區(qū)域。將意識到，在實踐中，所述預定感興趣解剖區(qū)域可以是具有感興趣特性的任何解剖區(qū)域，后者例如是材料類型、醫(yī)學和/或生物狀況、機械邊界、或解剖形狀。類似地，分割模型310可以是具有各種水平的解剖復雜度的任何解剖結(jié)構(gòu)的模型，例如，心臟模型或者表示諸如股骨的骨科特征的模型。在所述分割模型中的所述預定感興趣解剖區(qū)域可以隨后被識別?？梢陨伤鲫P聯(lián)數(shù)據(jù)，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)將分割模型310的分割模型部分315與例如網(wǎng)格分辨率的網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)，分割模型部分315表示預定感興趣解剖區(qū)域。例如，如果所述分割模型是經(jīng)標記的模型，其中，所述模型數(shù)據(jù)包括針對不同解剖區(qū)域的標記，則可以生成所述關聯(lián)數(shù)據(jù)，以便包括或涉及例如標記“a”的分割模型部分315的標記。

分割模型310可以被應用到對象的醫(yī)學圖像320，以便將所述分割模型310擬合到醫(yī)學圖像320中的解剖結(jié)構(gòu)330，從而獲得提供對所述解剖結(jié)構(gòu)340的分割的擬合模型340，擬合模型340包括提供對預定感興趣解剖區(qū)域的分割的擬合模型部分345。如在圖3中能夠看到的，所述擬合模型更好地擬合所述解剖結(jié)構(gòu)。

應當注意到，一般而言，當將分割模型310應用到所述對象的醫(yī)學圖像320以便將所述分割模型310擬合到所述醫(yī)學圖像320中的所述解剖結(jié)構(gòu)330時，分割模型310的分割模型部分315可以被擬合到醫(yī)學圖像320中的預定感興趣解剖區(qū)域335，以便獲得包括擬合模型部分345的擬合模型340，擬合模型部分345提供預定感興趣區(qū)域的分割。

還應當注意到，一般而言，當將分割模型310應用到所述對象的醫(yī)學圖像320以便將所述分割模型310擬合到所述醫(yī)學圖像320中的所述解剖結(jié)構(gòu)330時，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)將所述擬合模型部分345與所述網(wǎng)格性質(zhì)相關聯(lián)。這樣，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)可以將分割模型310的分割模型部分315與擬合模型340的擬合模型部分345兩者與所述網(wǎng)格性質(zhì)進行組合。

有限元模型350可以基于所述擬合模型340和所述關聯(lián)數(shù)據(jù)來生成。有限元模型350的生成包括根據(jù)所述網(wǎng)格性質(zhì)對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型部分進行網(wǎng)格化。

應當注意到，為了實現(xiàn)與一區(qū)域相關聯(lián)的期望的網(wǎng)格分辨率，例如，抽樣方法可以被應用在所述區(qū)域內(nèi)直到實現(xiàn)期望的網(wǎng)格。在四面體網(wǎng)格的情況下，例如，這可以通過取四面體的四個頂點、并且通過將它們?nèi)诤系街匦?例如，四面體的幾何中心)上來完成，如在“chopra,p.；meyer,j.,tetfusion:analgorithmforrapidtetrahedralmeshsimplification，”visualization，2002vis2002.ieee，卷，號，第133，140頁1-1nov.2002doi:10.1109/visual.2002.1183767中所描述的。

還應當注意到，為了對表示網(wǎng)格模型中的網(wǎng)格性質(zhì)(例如，網(wǎng)格分辨率)的信息進行編碼，可以使用信息傳播方法，例如，可以將所述信息編碼在所述分割網(wǎng)格的網(wǎng)格三角形中，并且經(jīng)編碼的信息可以被傳播到封閉的體積中，例如，通過定義距離加權的平均值，得到體積網(wǎng)格分辨率地圖?？梢詧?zhí)行抽樣直到實現(xiàn)局部期望的網(wǎng)格分辨率。以這種方式，可以避免可能由單獨連接的區(qū)域的抽樣導致的體積網(wǎng)格分辨率差異的突然變化。在一些情況下，其可以有助于將由分割造成的表面轉(zhuǎn)換到體積層中。關于層的期望厚度的信息可以被編碼到相應的表面中。在分割之后，擴張或者前端傳播技術可以被用于構(gòu)建標記圖像中的期望厚度的層。

圖4a-f示出了基于指示針對所述解剖結(jié)構(gòu)410中的有限元模型部分430的高分辨率的具體網(wǎng)格性質(zhì)來對與解剖結(jié)構(gòu)410中的預定感興趣解剖區(qū)域相對應的有限元模型的有限元模型部分430的網(wǎng)格化的范例。為了容易解釋，示出了2d結(jié)構(gòu)以表示解剖結(jié)構(gòu)410。如在圖4a中所示的，可以創(chuàng)建柵格點405的規(guī)則陣列，并且解剖結(jié)構(gòu)410可以被疊加在所述規(guī)則陣列上。規(guī)則陣列405的粒度可以根據(jù)預設或用戶輸入來確定。解剖結(jié)構(gòu)410的外部邊界415可以被修改以匹配規(guī)則陣列405上的點，如在圖4b中所示?？梢栽谝?guī)則陣列405上的點之間創(chuàng)建水平和垂直的線，使得可以在解剖結(jié)構(gòu)410內(nèi)形成內(nèi)部柵格420，如在圖4c中所示?？梢宰R別解剖結(jié)構(gòu)410內(nèi)的有限元模型部分430，如在圖4d中所示。在規(guī)則陣列405中的一組坐標435，也被稱為邊界點，可以被識別，使得所述一組坐標435完全地界定有限元模型部分430，并且形成界定區(qū)域440，如在圖4e中所示。在所述解剖結(jié)構(gòu)410與所述邊界點之間的空間可以是通過預設、通過用戶或者來自數(shù)據(jù)庫的信息而設定的。在該范例中，可以在界定區(qū)域440內(nèi)創(chuàng)建一組柵格點，以形成子柵格，使得(i)子柵格點可以是對內(nèi)部柵格420的等分，(ii)子柵格的粒度匹配指定的網(wǎng)格。子陣列可以通過連接的垂直和水平子柵格點來形成，如在圖4f中所示。這樣，使用所述子柵格，可以在解剖結(jié)構(gòu)410中的有限元模型部分430中生成具有期望分辨率的網(wǎng)格。

圖5示出了用于在生成解剖結(jié)構(gòu)的有限元模型的過程中使用的模型數(shù)據(jù)510和關聯(lián)數(shù)據(jù)520的示意性表示。在圖5的范例中，關聯(lián)數(shù)據(jù)520被示為模型數(shù)據(jù)510的部分。例如，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)可以被編碼于模型數(shù)據(jù)中，例如在頭文件中，或者作為被分配給所述預定感興趣區(qū)域的一個或多個性質(zhì)。將意識到，所述關聯(lián)數(shù)據(jù)520也可以與模型數(shù)據(jù)510分離地生成，例如，作為能夠與模型數(shù)據(jù)510相關聯(lián)的元數(shù)據(jù)。

圖2的方法150和200可以在計算機上被實施為計算機實施的方法、專用硬件、或者這兩者的組合。如在圖6中所圖示的，針對計算機的指令，即可執(zhí)行代碼，可以被存儲在計算機程序產(chǎn)品610上，例如，以一系列620機器可讀物理標記的形式和/或作為具有不同電、例如磁、或光學性質(zhì)或值的一系列元件。所述可執(zhí)行代碼可以以瞬態(tài)或非瞬態(tài)方式來存儲。所述計算機程序產(chǎn)品的范例包括存儲器設備、光學存儲設備610、集成電路、服務器、在先軟件等。圖6示出了光盤。

應當注意到，所述解剖結(jié)構(gòu)的醫(yī)學圖像中的偽影可以被用于識別所述解剖結(jié)構(gòu)中的感興趣區(qū)域。在此，術語‘偽影’可以是指醫(yī)學偽影，例如，病理。出于該目的，可以使用解剖智能算法，其可以應用一種或多種圖像分析技術以識別例如解剖結(jié)構(gòu)內(nèi)的解剖結(jié)構(gòu)的表面、偽影、或感興趣特征。例如，所述解剖智能算法可以被用在所提供的設備的識別子系統(tǒng)中，用于基于對指示例如異常區(qū)域性材料性質(zhì)并且因此指示病理的具有特定圖像強度的區(qū)域的識別來識別醫(yī)學圖像中的感興趣解剖區(qū)域。

應認識到，本發(fā)明還應用于適于將本發(fā)明付諸實踐的計算機程序，尤其是載體上或載體中的計算機程序。所述程序可以是源代碼、目標代碼、代源碼與目標代碼之間的代碼的形式，諸如部分編譯的形式，或者是適于在根據(jù)本發(fā)明的方法的實施中使用的任何其他形式。還應該認識到，這樣的程序可以具有許多不同的體系構(gòu)架設計。例如，實施根據(jù)本發(fā)明的方法或系統(tǒng)的功能的程序代碼可被細分成一個或多個子例程。在這些子程序間分布功能的多種不同方式對本領域的技術人員將是顯而易見的。子例程可以一起存儲在一個可執(zhí)行文件中以形成自包含(self-contained)程序。這種可執(zhí)行文件可包括計算機可執(zhí)行指令，例如處理器指令和/或解釋器指令(例如，java解釋器指令)。替代地，所述子例程中的一個或多個例程或所有例程可以被存儲在指示一個外部庫文件中，并且在例如運行時靜態(tài)地或動態(tài)地與主程序相鏈接。所述主程序包含對所述子例程中的至少一個例程的至少一次調(diào)用。子例程也可包括對彼此的功能調(diào)用。涉及計算機程序產(chǎn)品的實施例包括與本文闡述的方法中的至少一個的每個處理步驟對應的計算機可執(zhí)行指令。這些指令存以可被細分為子例程和/或被存儲在可以靜態(tài)或者動態(tài)地鏈接的一個或多個文件中。與計算機程序產(chǎn)品有關的另一實施例包括與本文中提出的至少一種系統(tǒng)和/或產(chǎn)品的每個器件相對應的計算機可執(zhí)行指令。這些指令存以可被細分為子例程和/或被存儲在可以靜態(tài)或者動態(tài)地鏈接的一個或多個文件中。

計算機程序的載體可以是能夠承載所述程序的任意實體或設備。例如，所述載體可以包括諸如rom(例如，cdrom或半導體rom)的存儲介質(zhì)或是諸如硬盤的磁記錄介質(zhì)。此外，載體可以是可傳輸載體，例如電信號或光學信號，其可以經(jīng)由電纜或光纜或通過無線電或其他手段被傳輸。當在這種信號中實現(xiàn)程序時，載體可以由這樣的線纜或其他設備或器件構(gòu)成?；蛘?，載體可以是嵌入了程序的集成電路，所述集成電路適于執(zhí)行相關方法或在相關方法的實施中使用。

應當注意，上面提及的實施例示例而不是限制本發(fā)明，并且本領域技術人員能夠設計出許多替代實施例而不脫離所附權利要求的范圍。在權利要求中，置于括號中的任何參考標記不應當解釋為限制權利要求。動詞“包括”及其結(jié)合的使用不排除存在權利要求中所述那些之外的元件或步驟。元件之前的詞語“一”或“一個”并不排除存在多個這樣的元件。本發(fā)明可以通過包括幾種不同元件的硬件的方式來實施，以及通過適當編程的計算機來實施。在枚舉了若干器件的設備權利要求中，可以由同一項硬件實現(xiàn)這些模塊中的若干。盡管在互不相同的從屬權利要求中記載了特定措施，但是這并不指示不能有利地使用這些措施的組合。