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申请/专利权人：南方科技大学

摘要：本发明公开了一种大脑皮质下结构的三维表面生成方法、装置及存储介质。该方法包括：获取大脑皮质下结构的预处理数据；根据预设的图像分割网络对预处理数据进行分割，得到初步分割数据；根据预设的图像表面处理算法对初步分割数据进行处理，得到目标表面和初始表面；根据配准算法将初始表面映射到目标表面，生成对应大脑皮质下结构的初始三维表面；对初始三维表面进行建模，得到主动形状模型；基于主动形状模型对初始三维表面进行计算，得到初始参数；对初始参数进行优化，得到最优形状参数；对初始参数和最优形状参数进行计算，生成对应大脑皮质下结构的目标三维表面。通过该方法：能够生成具有高精度、正确解剖拓扑结构以及足够光滑度的三维表面。

主权项：1.大脑皮质下结构的三维表面生成方法，其特征在于，包括：获取大脑皮质下结构的预处理数据；根据预设的图像分割网络对所述预处理数据进行分割，得到初步分割数据；根据预设的图像表面处理算法对所述初步分割数据进行处理，得到目标表面和初始表面；根据配准算法将所述初始表面映射到所述目标表面，生成对应所述大脑皮质下结构的初始三维表面；对所述初始三维表面进行建模，得到主动形状模型；基于所述主动形状模型对所述初始三维表面进行计算，得到初始参数；对所述初始参数进行优化，得到最优形状参数；对所述初始参数和所述最优形状参数进行计算，生成对应所述大脑皮质下结构的目标三维表面；所述初始参数至少包括：平均形状向量参数和协方差矩阵参数；其中，所述对所述初始参数和所述最优形状参数进行计算，生成对应所述大脑皮质下结构的目标三维表面，包括：对所述平均形状向量参数和所述协方差矩阵参数进行计算，得到特征值数据和与所述特征值数据对应的特征向量参数；对所述特征向量参数进行处理，得到转换矩阵参数；在所述转换矩阵参数和所述最优形状参数结合后再与所述平均形状向量参数进行计算，生成对应所述大脑皮质下结构的所述目标三维表面；其中，所述平均形状向量参数公式为：，其中，为形状向量参数，N为N个形状向量参数；所述协方差矩阵参数S公式为：,其中S为协方差矩阵参数，为形状向量参数，为平均形状向量参数，N为N个形状向量参数；其中，所述对所述初始参数进行优化，得到最优形状参数，包括：获取预设的混合算法；所述混合算法至少包括：粒子群算法和基因算法；根据所述粒子群算法对所述初始参数进行优化，得到与所述初始参数对应的粒子群最优解；根据所述基因算法对所述初始参数进行优化，得到与所述初始参数对应的全局最优解；对所述粒子群最优解和所述全局最优解进行处理，得到所述最优形状参数；其中，所述形状向量参数表示三维顶点数据按点对应关系依次排成一个行向量；其中，所述三维顶点数据从初始三维表面中获取。

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百度查询： 南方科技大学 大脑皮质下结构的三维表面生成方法、装置及存储介质