解剖結構的有限元建模的製作方法

2024-02-10 23:31:15

本發明涉及用於生成解剖結構的有限元模型的系統和方法。本發明還涉及用於生成用於在生成解剖結構的有限元模型中使用的關聯數據的系統和方法。本發明還涉及用於在生成有限元模型中使用的關聯數據。本發明還涉及包括相應系統的工作站和成像裝置，並且涉及包括用於使處理器系統執行相應方法的指令的電腦程式產品。

背景技術：

有限元(fe)方法是一種數值方法，其用於對控制域(例如結構)的數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構中的物理或化學現象。fe建模，其是基於fe方法對結構的建模，可以被用於分析所述結構對結構中的例如物理狀態改變的響應。範例是對結構進行fe建模以分析在機械負載下的結構的變形和機械應力。fe建模可以應用於各種領域。例如，在醫學領域中，醫師可能對fe建模感興趣以分析在患者的3d圖像中所示的解剖結構。這樣的fe建模可以幫助醫師例如進行診斷或手術規劃。

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複雜微分方程的解。這可以類似於通過大量小的直線對圓的近似。研究的結構，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「網格」)的集合，並且針對該結構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方法的現實考慮是，儘管解的準確度可能隨著有限元的數量而增加，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域中具有子域的精細粒度，而在較不感興趣的區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於任何問題關鍵的區域或者數學解快速變化的區域，並且利用較粗糙的粒度來計算周邊中的區域。

關於對解剖結構的fe建模，生成解剖結構的fe模型的當前技術常常涉及多次迭代和改變，以便鑑於解剖結構的複雜特性而生成fe模型中的最優網格。在此，複雜度例如可能源自複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模型中的期望的網格，其可能易於出錯和/或缺乏準確度。

技術實現要素：

獲得用於利用期望的網格來生成解剖結構的fe模型的經改進的系統或方法將是有利的。

為了更好地解決該問題，本發明的第一方面提供了一種用於基於解剖結構和關聯數據的擬合模型來生成解剖結構的有限元模型的系統，所述系統包括：

-輸入接口，其被配置為接收：

i)模型數據，其定義用於分割解剖結構的分割模型，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀，以及

ii)關聯數據，其將所述分割模型的分割模型部分與網格性質相關聯，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區域；

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

-有限元模型生成子系統，其被配置為基於所述擬合模型和所述關聯數據來生成所述有限元模型，所述生成包括根據所述網格性質對所述有限元模型的有限元模型部分進行網格化，所述有限元模型部分與所述預定感興趣解剖區域相對應。所述網格性質的範例可以包括網格解析度或元素類型。

本發明的另一方面提供了一種生成關聯數據以用於在生成解剖結構的有限元模型的過程中使用的系統，所述系統包括：

-輸入接口，其被配置為獲得定義分割模型的模型數據，所述分割模型用於分割所述解剖結構，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀；

-識別子系統，其被配置為識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區域，所述預定感興趣解剖區域已經基於在對有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化中所期望的網格數據而被預先確定；

-關聯子系統，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格性質相關聯的關聯數據，所述分割模型部分表示所述預定感興趣解剖區域。

以上措施涉及接收定義分割模型的模型數據，所述分割模型用於分割解剖結構，其中，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀。可能已經使用例如統計學形狀分析方法基於在若干個體上的解剖結構的形狀的平均生成了分割模型。然而，也可能已經使用其他方法並且從例如醫學圖庫數據的其他源獲得了所述分割模型。分割模型的範例是基於表面的模型，例如網格模型。另一範例是如在基於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，其被配置為識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區域，所述預定感興趣解剖區域已經基於在對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化的過程中期望的網格數據而被預先確定。可以基於例如所述預定感興趣區域的幾何坐標、解剖特性或其他獨特特性來執行對所述預定感興趣區域的識別。所述識別子系統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域的特性。所述網格性質可以基於所述有限元模型的有限元模型部分的網格化要求來選擇。例如，先前的模擬可能已經提供了關於在具體部分中的所要求的網格解析度的信息。

此外，關聯子系統被配置為生成關聯數據，所述關聯數據將所述分割模型的、表示所述預定感興趣解剖區域的分割模型部分與所述網格性質相關聯。例如，在所述模型數據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，所述關聯數據可以包括或者是指與表示所述預定感興趣解剖結構的所述分割模型部分相對應的標記，從而將所述網格屬性關聯到所述分割模型部分。

分割子系統被提供用於將所述分割模型應用到對象的醫學圖像，以便將所述分割模型擬合到醫學圖像中的解剖結構，從而獲得提供所述解剖結構的分割的擬合模型，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，並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學圖像來獲得。另一範例是，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學圖像中的對應的感興趣解剖區域，例如，表示相同或相似的解剖區域。這樣，通過將所述分割模型應用到所述醫學圖像，可以識別所述醫學圖像中的所述感興趣解剖區域。還應當注意到，通過將所述網格性質關聯到所述分割模型的所述分割模型部分，所述關聯數據可以隱含地或固有地也將所述網格性質關聯到所述擬合模型的擬合模型部分。例如，在所述關聯數據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。所述關聯數據因此還將所述網格性質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。

應當注意到，所述醫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成的，並且可以通過諸如計算機斷層攝影(ct)和磁共振成像(mri)的各種成像模態來採集。

此外，有限元模型生成子系統被提供用於：基於所述擬合數據和所述關聯數據來生成所述有限元模型，所述關聯數據將所述分割模型的分割模型部分與網格性質相關聯，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區域。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域相對應的有限元模型進行網格化。應當注意到，所述有限元模型的所述有限元模型部分對應於所述預定感興趣解剖區域，所述對應在於其可以表示相同或相似的解剖區域。所述網格性質例如可以定義期望的網格解析度。基於所述期望的網格解析度，所述有限元模型的有限元模型部分可以被網格化，從而獲得期望的網格解析度。所述有限元模型生成子系統可以基於已知的技術，例如，在諸如abaqus或ansys的商業軟體中所採用的那些技術。針對網格生成，可以使用不同的已知方法，例如基於fortune算法或ruppert算法的方法。

在此，術語「網格」在fe建模的領域中是公知的，並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點。針對表面網格，構成有限元可以同樣是表面，而針對體積網格，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格而創建的界定的形狀。

關於對解剖結構的fe建模，當前的技術涉及手動地定義要使用的網格，並且因此，使用用戶的技能來創建準確度與計算要求的適當的平衡，或者使用自動化的技術。涉及對fe網格的手動定義的技術通常是耗時的，並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格，以便實現適當的技術方案。同樣地，因為其可能難以手動地評估所要求的網格粒度以便實現適當的技術方案，用戶可能具有使用過於精細的網格以便「保持在安全側」的趨向。儘管這可以創建適當的數學技術方案，但是其可能比所需要的花費更多的計算力，並且因此，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格的手動評估和迭代常常是不可用的。

基於發明人的認識，fe建模可以基於分割模型，例如以指示醫學圖像中解剖結構的位置和基本形狀。fe建模然後可以使用所述分割模型作為開始點，例如，作為基礎fe網格，以對預先存在的fe網格進行適當地整形等。期望的網格性質常常與特定解剖區域有關，其在於可以選擇所述網格性質以反映例如所述解剖區域的特定材料類型。通過將所述網格性質關聯到所述分割模型的對應分割模型部分，所述fe建模可以從所述分割模型和與之相關聯的網格性質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格性質的預定感興趣解剖區域相對應。因此，不需要用戶在fe建模期間指定期望的網格性質，因為其已經與分割模型中的分割模型相關聯。與僅基於fe模型的幾何性質的自動網格生成相比，(一個或多個)系統使得特定知識能夠被自動地用在fe建模中。本發明的各方面可以利用在模型或網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模型的最優網格化。此外，可以使用戶在更改/校正所述網格/模型時的錯誤最小化。另外，可以避免用戶使用過於精細的網格以便『保持在安全側』的傾向。

任選地，所述網格性質是基於以下中的至少一項來選擇的：(i)預定感興趣解剖區域的材料類型；(ii)在所述預定感興趣解剖區域處的醫學和/或生物學狀況；(iii)在所述預定感興趣解剖區域處的機械邊界條件；(iv)所述預定感興趣解剖區域的解剖形狀。例如，當對腔體進行建模時，可以在壁處使用更高的網格解析度，以用於計算流體動力學(cfd)模擬。在另一範例中，在例如被用於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格拓撲。基於不同的模擬狀況的對所述網格性質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，所述網格模型是以下中的一項：(i)網格解析度；以及(ii)元素類型。網格解析度尤其與fe建模有關，但是元素類型也是有關的。元素類型的範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，並且因此，基於自動的特定知識在fe模型中的具體區域選擇這些類型的元素。

任選地，所述分割模型是網格模型，從而獲得為擬合模型網格模型，並且所述有限元模型生成子系統被配置為通過基於所述關聯數據對所述擬合網格模型的進一步網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格以用於隨後的fe建模。網格修改方法，例如網格枕靠節點集合重新定位或者網格變形，可以被用於獲得在所述有限元模型的有限元模型部分處的期望的網格性質。

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於隨後的fe建模。所述形狀模型可以使用統計學形狀建模方法作為魯棒工具來獲得，以用於對解剖結構的分割。

任選地，所述關聯數據被生成為針對所述模型數據的元數據，或者被編碼在所述模型數據中。通過將所述關聯數據編碼在所述模型數據中，所述關聯數據明確與所述模型數據相耦合。因此，所述模型數據的任何傳送、存儲等也導致所述關聯數據被傳送、存儲等。

任選地，(i)所述模型數據包括識別所述分割模型的不同解剖區域的標記，並且(ii)所述關聯數據被生成為包括或涉及與所述預定感興趣解剖區域相對應的標記。解剖區域經常在所述模型數據內被標記。這樣的標記可以在基於對應模型對所述感興趣解剖區域的識別和網格化中被使用。

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，心臟是複雜解剖結構的範例。在這種情況中，所述感興趣區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的心臟分析可以幫助醫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。

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

本發明的另一方面提供一種用於在生成解剖結構的有限元模型的過程中使用的關聯數據，所述關聯數據將分割模型的分割模型部分與網格屬性相關聯，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區域，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀，所述網格性質是在對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化的過程中所期望的。

任選地，模型數據定義分割模型，所述分割模型用於分割解剖結構，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀，所述模型數據包括所述關聯數據。所述關聯數據因此可以被編碼在模型數據中，例如在頭文件中，或者作為被分配給所述預定感興趣區域的一個或多個性質。

本發明的另一方面提供了一種用於基於解剖結構和關聯數據的擬合模型來生成解剖結構的有限元模型的方法，所述方法包括：

-接收：

i)模型數據，其定義用於分割解剖結構的分割模型，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀，以及

ii)關聯數據，其將所述分割模型的分割模型部分與網格性質相關聯，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區域；

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

-基於所述擬合模型和所述關聯數據來生成所述有限元模型，所述生成包括根據所述網格性質將所述有限元模型的有限元模型部分進行網格化，所述有限元模型部分與所述預定感興趣解剖區域相對應。

本發明的另一方面提供了一種生成用於在生成解剖結構的有限元模型的過程中使用的關聯數據的方法，所述方法包括：

-獲得模型數據，所述模型數據定義用於分割解剖結構的分割模型，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀；

-識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區域，所述預定感興趣解剖區域已經基於在對有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化中所期望的網格數據而被預先確定；

-生成關聯數據，所述關聯數據將所述分割模型的分割模型部分與所述網格性質相關聯，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區域。

在本發明的另一方面中，提供了一種電腦程式產品，所述電腦程式產品包括用於使處理器系統執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。

本領域技術人員基於說明書可以實現與所描述的系統的修改和變型相應的成像設備、工作站、方法，和/或電腦程式產品的修改和變型。

獨立權利要求界定了本發明。在從屬權利要求中界定了有利實施例。

附圖說明

本發明的這些方面和其他方面將根據下面描述的實施例中變得明顯並將參照這些實施例進行闡述。在附圖中，

圖1示出了用於生成用於在生成解剖結構的有限元模型的過程中使用的關聯數據的第一系統，以及用於基於所述解剖結構的擬合模型和所述關聯數據來生成所述解剖結構的有限元模型的第二系統；

圖2示出了用於生成用於在生成解剖結構的有限元模型的過程中使用的關聯數據的第一方法，以及用於基於所述解剖結構的擬合模型和所述關聯數據來生成所述解剖結構的有限元模型的第二方法；

圖3示意性圖示了基於解剖結構的擬合模型和關聯數據來生成所述解剖結構的有限元模型；

圖4a-f示出了2d解剖結構中的感興趣解剖區域的網格化的範例；

圖5示出了用於在生成解剖結構的有限元模型的過程中使用的模型數據和編碼的關聯數據的示意性表示；並且

圖6示出了電腦程式產品的示意性表示，所述電腦程式產品包括指令，所述指令用於使處理器系統執行用於基於所述解剖結構的擬合模型和關聯數據來生成所述解剖結構的有限元模型的方法和/或用於生成用於在生成所述解剖結構的所述有限元模型中的過程中使用的關聯數據的方法。

具體實施方式

圖1示出了用於生成用於在生成解剖結構的有限元模型的過程中使用的關聯數據的第一系統100。圖1還示出了用於基於所述解剖結構的擬合模型和關聯數據來生成所述解剖結構的有限元模型的第二系統150。

第一系統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據012，所述分割模型用於分割所述解剖結構，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀。所述模型數據例如可以從資料庫010獲得。

第一系統100還可以包括識別子系統120，識別子系統120被配置為識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區域，所述預定感興趣解剖區域已經基於在對有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化的過程中所期望的網格屬性而被預先確定。出於該目的，所述識別子系統120可以從所述輸入接口獲得模型數據012，並且輸出識別所述分割模型中的預定感興趣解剖區域的識別數據014。

第一系統100還可以包括關聯子系統130，關聯子系統130被配置為生成關聯數據016，所述關聯數據016將所述分割模型的分割模型部分與所述網格性質相關聯，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區域。出於該目的，關聯子系統130可以利用識別數據014。

第二系統150可以包括輸入接口160，輸入接口160被配置為接收模型數據012，模型數據012定義用於分割所述解剖結構的分割模型，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀，並且關聯數據016將所述分割模型的分割模型部分與網格性質相關聯，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區域。模型數據012和關聯數據016可以從相同的資料庫接收，或者如在圖1中所示，從不同資料庫010、015接收。根據(一個或多個)資料庫010、015的形式，輸入接口160可以採取任何適合的形式，諸如外部存儲器或存儲設備接口、到區域網或廣域網的網絡接口等。具體地，(一個或多個)資料庫010、015可以是醫院信息系統(his)的一部分，並且輸入接口160可以是到his的接口。應當注意到，(一個或多個)資料庫010、015也可以是(一個或多個)內部存儲器。因此，模型數據012和/或關聯數據016可以被內部地訪問。

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

第二系統150還可以包括有限元模型生成子系統180，有限元模型生成子系統180被配置為基於所述擬合模型和所述關聯數據來生成有限元模型。出於該目的，有限元模型生成子系統180可以從分割子系統170接收擬合模型數據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180然後可以根據所述網格性質對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化。

應當注意到，所述網格性質的範例可以包括網格解析度或元素類型。元素類型的範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計學形狀分析方法利用在若干個體上的解剖結構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並且從例如醫學圖集數據的其他源獲得的。

可以基於例如所述預定感興趣區域的幾何坐標、解剖特性或者所述分割模型中的其他獨特特性來執行對所述預定感興趣區域的識別。所述識別子系統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域的特性。可以基於在對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化的過程中所期望的網格性質來選擇網格性質。例如，先前的模擬可能已經提供了關於在具體區域中的所要求的網格解析度的信息。

圖2示出了第一方法200，其用於生成關聯數據以用於在生成所述解剖結構的有限元模型的過程中使用。圖2還示出了第二方法250，其用於基於所述解剖結構的擬合模型和關聯數據來生成解剖結構的有限元模型。

第一方法200可以包括獲得定義分割模型的模型數據012，所述分割模型用於分割所述解剖結構，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀。

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域，所述預定感興趣解剖區域已經基於在對有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化的過程中期望的網格數據而被預先確定。

第一方法200還可以包括生成130關聯數據016，所述關聯數據016將所述分割模型的分割模型部分與所述網格性質相關聯，所述分割模型部分表示所述預定感興趣解剖區域。

第二方法250可以包括接收260a定義分割模型的模型數據012，所述分割模型用於分割所述解剖結構，所述分割模型表示所述解剖結構的參考形狀。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格性質相關聯的關聯數據016，所述分割模型部分表示預定感興趣解剖區域。

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

第二方法250還可以包括基於所述擬合模型和所述關聯數據來生成280所述有限元模型，所述生成280包括根據所述網格性質將所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化。

圖3示意性圖示了圖2中的用於生成關聯數據的第一方法的範例以及圖2中的用於生成解剖結構330的有限元模型350的第二方法的範例。在該範例中，可以獲得定義用於分割解剖結構330的分割模型310的第一模型數據。在圖3的所述範例中，分割模型310被示意性地指示為立方體，並且所述分割模型310的表示所述預定感興趣解剖區域的分割模型部分315被示意性地指示為弧形形狀的區域。將意識到，在實踐中，所述預定感興趣解剖區域可以是具有感興趣特性的任何解剖區域，後者例如是材料類型、醫學和/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複雜度的任何解剖結構的模型，例如，心臟模型或者表示諸如股骨的骨科特徵的模型。在所述分割模型中的所述預定感興趣解剖區域可以隨後被識別。可以生成所述關聯數據，所述關聯數據將分割模型310的分割模型部分315與例如網格解析度的網格性質相關聯，分割模型部分315表示預定感興趣解剖區域。例如，如果所述分割模型是經標記的模型，其中，所述模型數據包括針對不同解剖區域的標記，則可以生成所述關聯數據，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學圖像320，以便將所述分割模型310擬合到醫學圖像320中的解剖結構330，從而獲得提供對所述解剖結構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構。

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學圖像320以便將所述分割模型310擬合到所述醫學圖像320中的所述解剖結構330時，分割模型310的分割模型部分315可以被擬合到醫學圖像320中的預定感興趣解剖區域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學圖像320以便將所述分割模型310擬合到所述醫學圖像320中的所述解剖結構330時，所述關聯數據將所述擬合模型部分345與所述網格性質相關聯。這樣，所述關聯數據可以將分割模型310的分割模型部分315與擬合模型340的擬合模型部分345兩者與所述網格性質進行組合。

有限元模型350可以基於所述擬合模型340和所述關聯數據來生成。有限元模型350的生成包括根據所述網格性質對所述有限元模型的、與所述預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型部分進行網格化。

應當注意到，為了實現與一區域相關聯的期望的網格解析度，例如，抽樣方法可以被應用在所述區域內直到實現期望的網格。在四面體網格的情況下，例如，這可以通過取四面體的四個頂點、並且通過將它們融合到重心(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，為了對表示網格模型中的網格性質(例如，網格解析度)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格的網格三角形中，並且經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，得到體積網格解析度地圖。可以執行抽樣直到實現局部期望的網格解析度。以這種方式，可以避免可能由單獨連接的區域的抽樣導致的體積網格解析度差異的突然變化。在一些情況下，其可以有助於將由分割造成的表面轉換到體積層中。關於層的期望厚度的信息可以被編碼到相應的表面中。在分割之後，擴張或者前端傳播技術可以被用於構建標記圖像中的期望厚度的層。

圖4a-f示出了基於指示針對所述解剖結構410中的有限元模型部分430的高解析度的具體網格性質來對與解剖結構410中的預定感興趣解剖區域相對應的有限元模型的有限元模型部分430的網格化的範例。為了容易解釋，示出了2d結構以表示解剖結構410。如在圖4a中所示的，可以創建柵格點405的規則陣列，並且解剖結構410可以被疊加在所述規則陣列上。規則陣列405的粒度可以根據預設或用戶輸入來確定。解剖結構410的外部邊界415可以被修改以匹配規則陣列405上的點，如在圖4b中所示。可以在規則陣列405上的點之間創建水平和垂直的線，使得可以在解剖結構410內形成內部柵格420，如在圖4c中所示。可以識別解剖結構410內的有限元模型部分430，如在圖4d中所示。在規則陣列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，並且形成界定區域440，如在圖4e中所示。在所述解剖結構410與所述邊界點之間的空間可以是通過預設、通過用戶或者來自資料庫的信息而設定的。在該範例中，可以在界定區域440內創建一組柵格點，以形成子柵格，使得(i)子柵格點可以是對內部柵格420的等分，(ii)子柵格的粒度匹配指定的網格。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，可以在解剖結構410中的有限元模型部分430中生成具有期望解析度的網格。

圖5示出了用於在生成解剖結構的有限元模型的過程中使用的模型數據510和關聯數據520的示意性表示。在圖5的範例中，關聯數據520被示為模型數據510的部分。例如，所述關聯數據可以被編碼於模型數據中，例如在頭文件中，或者作為被分配給所述預定感興趣區域的一個或多個性質。將意識到，所述關聯數據520也可以與模型數據510分離地生成，例如，作為能夠與模型數據510相關聯的元數據。

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、專用硬體、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，即可執行代碼，可以被存儲在電腦程式產品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、或光學性質或值的一系列元件。所述可執行代碼可以以瞬態或非瞬態方式來存儲。所述電腦程式產品的範例包括存儲器設備、光學存儲設備610、集成電路、伺服器、在先軟體等。圖6示出了光碟。

應當注意到，所述解剖結構的醫學圖像中的偽影可以被用於識別所述解剖結構中的感興趣區域。在此，術語『偽影』可以是指醫學偽影，例如，病理。出於該目的，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構內的解剖結構的表面、偽影、或感興趣特徵。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中，用於基於對指示例如異常區域性材料性質並且因此指示病理的具有特定圖像強度的區域的識別來識別醫學圖像中的感興趣解剖區域。

應認識到，本發明還應用於適於將本發明付諸實踐的電腦程式，尤其是載體上或載體中的電腦程式。所述程序可以是原始碼、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，或者是適於在根據本發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架設計。例如，實施根據本發明的方法或系統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行文件中以形成自包含(self-contained)程序。這種可執行文件可包括計算機可執行指令，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，並且在例如運行時靜態地或動態地與主程序相連結。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用。子例程也可包括對彼此的功能調用。涉及電腦程式產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或者動態地連結的一個或多個文件中。與電腦程式產品有關的另一實施例包括與本文中提出的至少一種系統和/或產品的每個器件相對應的計算機可執行指令。這些指令存以可被細分為子例程和/或被存儲在可以靜態或者動態地連結的一個或多個文件中。

電腦程式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)的存儲介質或是諸如硬碟的磁記錄介質。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程序時，載體可以由這樣的線纜或其他設備或器件構成。或者，載體可以是嵌入了程序的集成電路，所述集成電路適於執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明，並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範圍。在權利要求中，置於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」並不排除存在多個這樣的元件。本發明可以通過包括幾種不同元件的硬體的方式來實施，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，可以由同一項硬體實現這些模塊中的若干。儘管在互不相同的從屬權利要求中記載了特定措施，但是這並不指示不能有利地使用這些措施的組合。