[发明专利]实时且准确的软组织变形预测有效
| 申请号： | 201910312479.5 | 申请日： | 2019-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN110400283B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | T.曼西;F.梅斯特;T.帕塞里尼;V.米哈勒夫 | 申请（专利权）人： | 西门子医疗有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 郑瑾彤;刘春元 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及实时且准确的软组织变形预测。对于软组织变形预测，使用生物力学或其他组织相关的物理学模型来找到软组织的瞬时状态。应用机器学习的人工神经网络来根据瞬时状态预测体积元素（例如，网格节点）的位置。由于机器学习的人工神经网络可以快速预测（例如，在一秒或更短时间内），因此在给定瞬时状态的情况下实时地提供不同时间或另外的时间处的软组织位置，而无需数分钟的物理学模型计算。例如，提供了实时的生物力学解算器，允许与软组织模型的交互，同时仍获得准确的结果。该准确度允许生成具有更高准确度的软组织图像和/或允许实时用户交互的益处。 | ||
| 搜索关键词： | 实时 准确 软组织 变形 预测 | ||
【主权项】：
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。
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