本發(fā)明涉及人體髖部模型網(wǎng)格劃分方法。

背景技術(shù)：

1、模型簡(jiǎn)化方面：人體髖部模型數(shù)據(jù)量大，曲面復(fù)雜，需要進(jìn)行快速高分辨率地的簡(jiǎn)化操作，現(xiàn)有技術(shù)針對(duì)人體組織復(fù)雜模型的簡(jiǎn)化算法研究有限，簡(jiǎn)化結(jié)果不能滿足髖部模型的簡(jiǎn)化要求，不能有效保留原模型幾何特征。

2、網(wǎng)格劃分方面：髖部模型表面分界輪廓線不明顯，形狀不規(guī)則，特征不突出，現(xiàn)有網(wǎng)格劃分技術(shù)無(wú)法完成髖部模型的一次性高質(zhì)量自動(dòng)網(wǎng)格劃分。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有模型簡(jiǎn)化方法的簡(jiǎn)化結(jié)果不能滿足髖部模型的簡(jiǎn)化要求的問(wèn)題，而提出的一種人體髖部模型網(wǎng)格劃分方法。

一種人體髖部模型網(wǎng)格劃分方法按以下步驟實(shí)現(xiàn)：

步驟一：進(jìn)行髖部模型的簡(jiǎn)化；

步驟二：模型簡(jiǎn)化后進(jìn)行子域曲面重建；

步驟三：根據(jù)步驟二進(jìn)行網(wǎng)格尺寸控制；

步驟四：根據(jù)步驟三進(jìn)行特征點(diǎn)計(jì)算和區(qū)域邊界的離散；

步驟五：步驟四完成后進(jìn)行表面網(wǎng)格和體網(wǎng)格的生成。

發(fā)明效果：

為了獲得高質(zhì)量的人體髖部網(wǎng)格劃分結(jié)果，本發(fā)明算法以邊折疊算法為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)高比例模型簡(jiǎn)化，并在折疊矩陣中引入頂點(diǎn)局部區(qū)域的面積，并對(duì)迭代累積誤差平均，有效避免了折疊代價(jià)的積累，保證簡(jiǎn)化模型原有的幾何形狀特征。本發(fā)明通過(guò)聯(lián)合利用波前推進(jìn)算法和Delaunay算法，構(gòu)建綜合尺寸場(chǎng)實(shí)現(xiàn)局部網(wǎng)格加密，更好地適應(yīng)復(fù)雜模型幾何形狀，針對(duì)人體髖部簡(jiǎn)化后的幾何模型生成的表面網(wǎng)格單元均勻、過(guò)渡平緩，有利于體網(wǎng)格形成，增加計(jì)算的精確性。

1、針對(duì)MC算法得到的髖部幾何模型，含有大量三角面片，對(duì)后續(xù)計(jì)算造成很大壓力，本發(fā)明通過(guò)改進(jìn)二次誤差測(cè)度(QEM)的邊折疊算法對(duì)復(fù)雜的表面網(wǎng)格模型進(jìn)行簡(jiǎn)化。利用Metro定量分析簡(jiǎn)化前后髖部股骨和股外側(cè)肌模型，簡(jiǎn)化比例為80％時(shí)，本專利股骨簡(jiǎn)化結(jié)果的Mean距離誤差為0.037397mm，明顯小于經(jīng)典算法和現(xiàn)有軟件的0.062644mm、0.482732mm，證明本專利算法能夠?qū)崿F(xiàn)簡(jiǎn)化操作，且保持良好的原模型幾何特征。

2、根據(jù)髖部模型具有組成表面分界輪廓線不明顯，形狀不規(guī)則，特征不突出等特點(diǎn)，本專利基于AFT算法，改進(jìn)局部坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，避免映射時(shí)網(wǎng)格畸變，得到三角形單元形狀規(guī)則；在尺寸控制時(shí)構(gòu)建綜合尺寸控制函數(shù)進(jìn)行局部網(wǎng)格加密，生成的表面網(wǎng)格均勻、過(guò)渡平緩，且保持了原模型的幾何特征。全局尺寸為5mm股骨網(wǎng)格結(jié)果，相比于現(xiàn)有軟件AFT算法直接繪制的表面網(wǎng)格，最小角在45°～60°之間優(yōu)質(zhì)三角形占比由77.75％提高到90.85％；Hausdorf距離誤差由6.445955mm下降到1.100910mm。

3、利用Waston-Bowyer逐點(diǎn)插入法完成髖部模型內(nèi)部的Delaunay四面體網(wǎng)格劃分，此時(shí)并未更改表面網(wǎng)格形狀，從而使體網(wǎng)格有一定自適應(yīng)能力。利用Tet collapse對(duì)單元質(zhì)量進(jìn)行分析，優(yōu)質(zhì)四面體數(shù)量占比17.81％，略高于現(xiàn)有方法結(jié)果的16.31％。

4、利用本發(fā)明提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)所有髖部模型的網(wǎng)格劃分，其中股內(nèi)側(cè)肌和股中肌模型在現(xiàn)有軟件中無(wú)法直接完成劃分，提示邊界面角過(guò)大，而在本發(fā)明設(shè)計(jì)的程序中能夠進(jìn)行有效網(wǎng)格劃分，證明所提出的網(wǎng)格劃分方法對(duì)復(fù)雜模型有更強(qiáng)的適應(yīng)能力。

5、在進(jìn)行髖部組織模型裝配時(shí)，由于網(wǎng)格劃分結(jié)果更加逼近原始幾何模型，使得裝配模型間配合更加準(zhǔn)確，這對(duì)于有限元力學(xué)計(jì)算的收斂意義重大。

附圖說(shuō)明

圖1為股骨原始模型圖；

圖2為股骨模型40％簡(jiǎn)化圖；

圖3為股骨模型80％簡(jiǎn)化圖；

圖4為股骨模型97.5％簡(jiǎn)化圖；

圖5為股骨網(wǎng)格加密圖；

圖6為股外側(cè)肌表面網(wǎng)格模型圖；

圖7為股外側(cè)肌體網(wǎng)格剖視圖；

圖8為髖部裝配模型示意圖；

圖9為總體設(shè)計(jì)流程圖。

具體實(shí)施方式

具體實(shí)施方式一：如圖9所示，一種人體髖部模型網(wǎng)格劃分方法包括以下步驟：

步驟一：進(jìn)行髖部模型的簡(jiǎn)化；

步驟二：模型簡(jiǎn)化后進(jìn)行子域曲面重建；

步驟三：根據(jù)步驟二進(jìn)行網(wǎng)格尺寸控制；

步驟四：根據(jù)步驟三進(jìn)行特征點(diǎn)計(jì)算和區(qū)域邊界的離散；

步驟五：步驟四完成后進(jìn)行表面網(wǎng)格和體網(wǎng)格的生成。

具體實(shí)施方式二：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一不同的是：所述步驟一中進(jìn)行髖部模型的簡(jiǎn)化的具體過(guò)程為：

模型簡(jiǎn)化算法：

基于QEM的邊折疊算法能夠很好地保持原模型的特征約束和幾何形狀信息，但是隨著簡(jiǎn)化比例增大，新生成的頂點(diǎn)折疊代價(jià)會(huì)不斷積累，直到特征邊緣部分的邊小于模型平緩區(qū)域的邊，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的選擇邊緣部分進(jìn)行簡(jiǎn)化，最終影響模型網(wǎng)格劃分的精度。本專利對(duì)折疊代價(jià)函數(shù)采用均值，從而獲得更好的折疊排序；另外考慮到用頂點(diǎn)鄰接幾何元素的影響，將三角形的面積融合到折疊代價(jià)函數(shù)中，表示為：

$Q_{vi}=\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{f}_i{Q}_i\right)/n---\left(1\right)$

其中n是與包含頂點(diǎn)v_i三角形的個(gè)數(shù)，Q_i和f_i分別為與包含該頂點(diǎn)i個(gè)三角形平面的二次誤差測(cè)度和三角形的面積。

模型簡(jiǎn)化結(jié)果：

對(duì)輸入數(shù)據(jù)規(guī)模為512×512×140的兩組經(jīng)過(guò)預(yù)處理的CT圖像，經(jīng)由MC方法進(jìn)行表面重建得到由大量三角面片組成的股骨模型，并對(duì)模型進(jìn)行指定不同面片數(shù)量(即不同簡(jiǎn)化比例)的簡(jiǎn)化操作，模型簡(jiǎn)化結(jié)果如圖1—圖4所示。圖1為股骨原始模型，含有284572個(gè)三角形，圖2、圖3、圖4為簡(jiǎn)化后模型，簡(jiǎn)化比例分別為40％、80％和97.5％。

其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一相同。

具體實(shí)施方式三：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一或二不同的是：所述步驟二中進(jìn)行子域曲面重建的具體過(guò)程為：

首先對(duì)簡(jiǎn)化后的模型進(jìn)行表面三角形網(wǎng)格劃分，然后對(duì)離散化的三角模型進(jìn)行四面體填充，通過(guò)聯(lián)合利用波前推進(jìn)算法和Delaunay算法，更好地控制網(wǎng)格劃分過(guò)程，不僅實(shí)現(xiàn)模型的高質(zhì)量網(wǎng)格劃分，而且保證模型的幾何精度。

模型簡(jiǎn)化操作后導(dǎo)出文件為STL文件，通過(guò)一組表面三角面片來(lái)進(jìn)行封閉模型的邊界表示，存儲(chǔ)格式分為二進(jìn)制和ASCII兩種。本發(fā)明采用ASCII碼格式，基本的記錄信息包含三角形頂點(diǎn)和法向量信息，不包含拓?fù)潢P(guān)系。為保證子域曲面重建結(jié)果更加逼近原模型，簡(jiǎn)化模型中的邊界邊、脊線和角點(diǎn)應(yīng)該被保留。

將簡(jiǎn)化模型表面分解為多個(gè)子域曲面，通過(guò)設(shè)置相鄰三角面片夾角閾值的染色算法來(lái)進(jìn)行模型特征的識(shí)別，并將特征定義在子域的邊界上，完成模型分解。在子域識(shí)別過(guò)程中，若設(shè)置的角度閾值較小，簡(jiǎn)化模型就會(huì)被分解成過(guò)多的子域，則會(huì)在子域中引入很多非特征邊界。因此，為了避免這種情況的發(fā)生，本研究角度閾值取為30°，針對(duì)分解后子域曲面由鄰接離散三角面片組成的特點(diǎn)，本研究通過(guò)為每個(gè)三角形構(gòu)建一個(gè)一階連續(xù)的三角Bemstein-Bézier(B-B)曲面片來(lái)重建連續(xù)子域曲面。

其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一或二相同。

具體實(shí)施方式四：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一至三之一不同的是：所述步驟三中進(jìn)行網(wǎng)格尺寸控制的具體過(guò)程為：

通過(guò)網(wǎng)格尺寸場(chǎng)中的尺寸信息可以獲得區(qū)域內(nèi)任意點(diǎn)所需的單元理想尺寸值。綜合考慮了用戶定義的尺寸信息和曲面幾何自適應(yīng)尺寸信息，將采樣點(diǎn)的理想尺寸表示為：

h＝max(min(h_k,h_l,h_max),h_min) (2)

其中h_max為用戶指定最大尺寸，h_min為用戶指定最小尺寸，h_k為曲率特征的自適應(yīng)尺寸，h_l為鄰近特征自適應(yīng)尺寸。

其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一至三之一相同。

具體實(shí)施方式五：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一至四之一不同的是：所述步驟四中進(jìn)行特征點(diǎn)計(jì)算和區(qū)域邊界的離散的具體過(guò)程為：

為了劃分后的網(wǎng)格盡可能逼近重建曲面，提高網(wǎng)格模型的幾何精度，本研究將模型的特征點(diǎn)優(yōu)先確定為單元的節(jié)點(diǎn)，模型的邊界定義為單元的邊界，所以模型曲面重建后的第一步是確定模型特征點(diǎn)的位置，特征點(diǎn)包括三類：交匯點(diǎn)(至少三個(gè)面相交的特殊節(jié)點(diǎn))、極值點(diǎn)(在一個(gè)封閉的邊界上，x，y，z的極大值點(diǎn)或極小值點(diǎn))、其他特征點(diǎn)(由邊界退化形成的點(diǎn))。

確定特征點(diǎn)后，根據(jù)尺寸控制信息要求對(duì)區(qū)域邊界離散，為保證不同子域曲面的相容性，優(yōu)先考慮公共邊界，最終得到邊界離散節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)格尺寸控制信息。優(yōu)先選擇交匯點(diǎn)作為初始點(diǎn)，極值點(diǎn)和其他特征點(diǎn)在邊界離散的過(guò)程中作為新節(jié)點(diǎn)使用。

邊界的離散首先從公共邊界曲線中選取節(jié)點(diǎn)x⁰作為初始點(diǎn)，預(yù)測(cè)和修正得到下一個(gè)點(diǎn)，對(duì)曲線沿切線方向進(jìn)行分段離散，直至終止點(diǎn)結(jié)束，設(shè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為x^k，計(jì)算得到該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的切向量為t^k，則預(yù)測(cè)下一個(gè)節(jié)點(diǎn)位置為：

${\tilde{x}}^{k+1}=x^k+h\·t^k---\left(3\right)$

將預(yù)測(cè)點(diǎn)投影到曲線上，得到新的節(jié)點(diǎn)x^k+1：

$\left|\right|x^{k+1}-{\tilde{x}}^{k+1}\left|\right|=O\left(\right||{\tilde{x}}^{k+1}-x^k|{|}^2)---\left(4\right)$

||x^k+1-x^～k+1||≤c||x^～k+1-x^k|| (5)

式中c為常數(shù)，取值為0.1；

對(duì)公式(5)進(jìn)行判斷，當(dāng)公式(5)不成立時(shí)，改變步長(zhǎng)h為原來(lái)的一半，重復(fù)上述過(guò)程公式(3)到公式(5)，直到整個(gè)邊界曲線被分割為期望的網(wǎng)格尺寸線段；最后將所有得到的節(jié)點(diǎn)集合存儲(chǔ)在ADT樹(shù)中。

其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一至四之一相同。

具體實(shí)施方式六：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一至五之一不同的是：所述步驟五中進(jìn)行表面網(wǎng)格和體網(wǎng)格的生成的具體過(guò)程為：

在曲面重建、特征點(diǎn)和邊界離散計(jì)算完成后，將進(jìn)行子域曲面網(wǎng)格的生成，結(jié)合局部映射法將待劃分曲面映射到二維平面上，運(yùn)用二維的波前推進(jìn)法劃分，并將劃分結(jié)果反映射到曲面上生成曲面域的三角形網(wǎng)格；在表面網(wǎng)格的基礎(chǔ)上，采用Delaunay算法中的Waston-Bowyer逐點(diǎn)插入法實(shí)現(xiàn)髖部模型四面體網(wǎng)格劃分。

實(shí)施例一：

本發(fā)明在Visual Studio 2010環(huán)境下實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格劃分的程序設(shè)計(jì)，應(yīng)用本發(fā)明設(shè)計(jì)的網(wǎng)格劃分方法對(duì)簡(jiǎn)化后股骨模型、股外側(cè)肌模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，結(jié)果如圖5至圖7所示，其中圖5是股骨網(wǎng)格加密效果圖；圖6是股外側(cè)肌表面網(wǎng)格模型，圖7是股外側(cè)肌體網(wǎng)格剖視圖。從圖5至圖7可以看到：本研究設(shè)計(jì)的網(wǎng)格劃分方法在模型曲率較大區(qū)域進(jìn)行自適應(yīng)表面網(wǎng)格劃分，得到單元形狀接近于等邊三角形、過(guò)渡平緩，適應(yīng)了模型的曲率變化，保持了模型的幾何形狀特征，如圖5、圖6中1點(diǎn)所示；為有效描述曲面形狀，在模型特征約束較多區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格加密，更好的適應(yīng)復(fù)雜曲面，保持模型的幾何精度，如圖6中2點(diǎn)所示；在體網(wǎng)格劃分時(shí)，四面體單元過(guò)渡平穩(wěn)，如圖7所示。

由于人體髖部肌肉復(fù)雜和二維圖像數(shù)據(jù)精度的限制，本發(fā)明將位置相鄰、功能相近的肌肉和一些小塊組織合并建模，共建立人體髖部骨骼2塊、肌肉13塊，關(guān)節(jié)軟骨1塊，利用本研究提出的方法對(duì)髖部模型進(jìn)行簡(jiǎn)化和網(wǎng)格劃分，結(jié)果如圖8所示。利用本研究提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)所有髖部模型的網(wǎng)格劃分，其中股內(nèi)側(cè)肌和股中肌模型在HyperMesh中無(wú)法直接完成劃分，提示邊界面角過(guò)大，而在本研究設(shè)計(jì)的程序中能夠進(jìn)行有效網(wǎng)格劃分，證明所提出的網(wǎng)格劃分方法對(duì)復(fù)雜模型有更強(qiáng)的適應(yīng)能力；在進(jìn)行髖部組織模型裝配時(shí)，由于網(wǎng)格劃分結(jié)果更加逼近原始幾何模型，使得裝配模型間配合更加準(zhǔn)確，這對(duì)于有限元力學(xué)計(jì)算的收斂意義重大；從圖8中可以看到在模型曲率大的區(qū)域網(wǎng)格明顯加密，過(guò)渡平緩。