[发明专利]实时且准确的软组织变形预测

权利要求书

1.一种用于软组织变形预测的方法，该方法包括：

通过用生物力学解算器以第一时间增量随时间对多个样本仿真软组织变形来生成训练数据库；

机器训练人工神经网络，以根据从生物力学解算器计算的样本随时间的瞬时生物力学特性和位置来预测作为时间的函数的软组织模型的节点位置的变形特性；

通过经训练的人工神经网络根据来自生物力学解算器的瞬时生物力学特性和当前位置来预测软组织位置，所预测的软组织位置是以大于第一时间增量的第二时间增量；以及

生成变形之后的软组织的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，仿真和预测包括以第二时间增量进行仿真和预测，所述第二时间增量是第一时间增量的至少500倍。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，机器训练包括执行学习深度神经网络，其具有基于前馈的架构，和/或具有长短期记忆或门控递归单元的递归神经网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，机器训练和预测包括用瞬时力进行机器训练和预测，所述瞬时力包括外力、表面力和内力之和。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，预测包括根据加速度的时间积分来确定软组织位置。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，确定包括根据加速度在时间上积分速度并根据速度在时间上积分软组织位置。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括在预测之后对加速度、速度和/或软组织位置应用边界条件。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，生成包括以第一时间增量仿真软组织变形作为网格随时间的序列，其中，用于机器训练的位置是网格的节点的位置，并且其中，预测软组织位置是预测软组织的网格的节点位置。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，生成图像包括从扫描数据重建图像，其中重建使用所预测的软组织变形，利用来自患者的不同扫描的配准生成图像，其中配准是基于软组织变形，或者生成从所建模的改变仿真的图像，其中使用软组织位置来解算用于仿真所建模的改变的模型。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，预测包括响应于对软组织状态的改变的用户输入来进行预测。

11.一种用于由医学成像系统预测软组织变形的方法，该方法包括：

由医学成像系统扫描患者；

根据来自该扫描的扫描数据来估计用于软组织的网格，该网格表示第一时间处的软组织；

拟合生物力学模型；

由经机器学习的人工神经网络根据生物力学模型针对第一时间指示的力学状态来预测网格在第二时间处的变形；以及

生成软组织的图像，该图像是基于所预测的变形。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，预测包括将变形预测为网格在第二时间处的位置。

13.根据权利要求11所述的方法，其中，经机器学习的人工神经网络是使用第一时间增量训练的，并且其中，预测包括由经机器学习的人工神经网络在第一和第二时间之间的差大于第一时间增量的情况下进行预测。

14.根据权利要求11所述的方法，其中，预测包括利用包括瞬时力之和的力学状态进行预测。

15.根据权利要求11所述的方法，其中，预测包括预测加速度并根据加速度的时间积分方案来确定网格的节点位置。

16.根据权利要求11所述的方法，还包括接收用户输入，并且其中，预测包括基于用户输入并且在接收到用户输入的一秒内进行预测。