本構(gòu)模型與有限元結(jié)合的脈絡膜新生血管生長預測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201710071557.8 申請日 -
公開（公告）號 CN106844994B 公開（公告）日 2020-02-11
申請公布號 CN106844994B 申請公布日 2020-02-11
分類號 G06F30/23;G06T17/00;G06F119/14 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 陳新建;左暢;朱偉芳 申請（專利權）人 蘇州比格威醫(yī)療科技有限公司
代理機構(gòu) 南京縱橫知識產(chǎn)權代理有限公司 代理人 蘇州大學;蘇州比格威醫(yī)療科技有限公司
地址 215011 江蘇省蘇州市高新區(qū)竹園路209號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種本構(gòu)模型與有限元結(jié)合的脈絡膜新生血管生長預測方法，圖像預處理；區(qū)域提取和劃分：將圖像分割為CNV區(qū)域、外視網(wǎng)膜層、內(nèi)視網(wǎng)膜層和脈絡膜層4個區(qū)域；網(wǎng)格化：對4個區(qū)域進行四面體網(wǎng)格生成；建模：運用超彈性生物力學模型與反應擴散方程建模，將脈絡膜新生血管生長后的質(zhì)量改變作為源項加入到方程中，使變形梯度張量根據(jù)新生血管的生長持續(xù)變化；優(yōu)化模型，算出最佳準確率，進行參數(shù)檢驗；根據(jù)每個時間點預測的參數(shù)擬合一條參數(shù)曲線，預測最后一個時間點的生長參數(shù)，得到預測結(jié)果。本發(fā)明的方法能夠更加靈活和個性化的模式生物機械模型，模型假設的組織是正交各向異性，對非線性、大變形區(qū)域也有很好的預測結(jié)果，準確度高。