一种3D打印假体植入处理方法及装置与流程

一种3d打印假体植入处理方法及装置
技术领域
1.本发明涉及医疗美容技术领域，具体是涉及一种3d打印假体植入处理方法及装置。


背景技术：

2.医疗美容是指运用药物、手术、医疗器械以及其他具有创伤性或者不可逆性的医学技术方法对人的容貌和人体各部位形态进行的修复与再塑的美容方式。利用假体植入，能够达到改善局部情况或改善外观的效果。
3.快速成型技术(又称快速原型制造技术，rapid prototyping manufacturing，简称rpm)，又称3d打印，是基于材料堆积法的一种高新制造技术，其根据零件或者物体的三维模型数据，通过成型设备以材料累加的方式制造出实物或者实物模型。由于每个受术者待施术部位的形状、内部组织存在差异，利用3d打印可以制造出适合受术者的假体，例如打印用于鼻整形、面部填充、隆胸等手术的假体，可以大大的减少弯曲、翘起等副作用，同时降低手术时间，降低手术感染风险。
4.目前3d打印机的应用中，3d打印机的操作比较复杂，需要专业的操作3d打印机的知识，这严重制约了3d打印技术的在医疗美容领域中的应用、普及和发展。


技术实现要素：

5.鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种3d打印假体植入处理方法及装置，提高3d打印在医疗美容领域应用的便捷性。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种3d打印假体植入处理方法，所述方法包括以下步骤：
7.获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像；
8.根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息；
9.将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型；
10.对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据；
11.采用切片数据进行3d打印，获得假体；
12.执行假体植入手术。
13.在一种实施方式中，所述根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息，包括：
14.基于特征模型对医学影像图像识别获得待施术部位的特征信息。
15.在一种实施方式中，所述特征模型通过第一训练数据集训练得到，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。
16.在一种实施方式中，所述医学影像图像包括ct图像、mri图像、超声图像中的至少一者。
17.在一种实施方式中，所述生成神经网络模型通过第二训练数据集训练得到，在生成神经网络模型生成的假体三维模型与扫描施术假体所获取的三维模型之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述生成神经网络模型的训练。
18.第二方面，本发明实施例提供了3d打印假体植入处理装置，所述装置包括：
19.获取模块，用于获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像；
20.识别模块，用于根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息；
21.模型生成模块，用于将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型；
22.切片数据获取模块，用于对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据；
23.假体打印模块，用于采用切片数据进行3d打印，获得假体；
24.施术模块，用于执行假体植入手术。
25.在一种实施方式中，所述识别模块还用于基于特征模型对医学影像图像识别获得待施术部位的特征信息。
26.在一种实施方式中，所述3d打印假体植入处理装置还包括：
27.特征模型训练模块，用于通过第一训练数据集对特征模型进行训练，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。
28.在一种实施方式中，所述医学影像图像包括ct图像、mri图像、超声图像中的至少一者。
29.在一种实施方式中，所述3d打印假体植入处理装置还包括：
30.生成神经网络模型训练模块，用于通过第二训练数据集对生成神经网络模型进行训练，在生成神经网络模型生成的假体三维模型与扫描施术假体所获取的三维模型之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述生成神经网络模型的训练。
31.在实施例中，通过获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像；根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息；将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型；对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据；采用切片数据进行3d打印，获得假体；执行假体植入手术。从而提高3d打印在医疗美容领域应用的便捷性，同时利用3d打印可以制造出适合受术者的假体，例如打印用于鼻整形、面部填充、隆胸等手术的假体，可以大大的减少弯曲、翘起等副作用，同时降低手术时间，降低手术感染风险。
附图说明
32.所包括的附图用来提供对本技术实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本技术的实施方式，并与文字描述一起来阐释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
33.图1为本发明实施例一提供的一种3d打印假体植入处理方法的流程图；
34.图2为本发明实施例二提供的一种3d打印假体植入处理装置的结构示意图。
具体实施方式
35.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
36.医疗美容是指运用药物、手术、医疗器械以及其他具有创伤性或者不可逆性的医学技术方法对人的容貌和人体各部位形态进行的修复与再塑的美容方式。利用假体植入，能够达到改善局部情况或改善外观的效果。
37.快速成型技术(又称快速原型制造技术，rapid prototyping manufacturing，简称rpm)，又称3d打印，是基于材料堆积法的一种高新制造技术，其根据零件或者物体的三维模型数据，通过成型设备以材料累加的方式制造出实物或者实物模型。由于每个受术者待施术部位的形状、内部组织存在差异，利用3d打印可以制造出适合受术者的假体，例如打印用于鼻整形、面部填充、隆胸等手术的假体，可以大大的减少弯曲、翘起等副作用，同时降低手术时间，降低手术感染风险。
38.目前3d打印机的应用中，3d打印机的操作比较复杂，需要专业的操作3d打印机的知识，这严重制约了3d打印技术的在医疗美容领域中的应用、普及和发展。
39.为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本技术实施例提供3d打印假体植入处理方法，通过该方法能够提高3d打印在医疗美容领域应用的便捷性，实现假体植入自动化执行。下面通过实施例进行详细说明。
40.实施例一
41.图1为本发明实施例一提供的一种3d打印假体植入处理方法的流程图，该方法可以由3d打印假体植入处理装置来执行。所述3d打印假体植入处理方法具体包括如下步骤：
42.步骤101、获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像。
43.医学影像图片可以是待施术部位的ct图像(电子计算机断层扫描图像)、mri图像(核磁共振成像图像)、超声图像中的至少一者，数量可以是一张或多张。医学影像图片能够体现待施术部位的特征信息。例如，受术者待施术部位为鼻子，需要进行隆鼻手术，通过受术者鼻子的ct图像，可以获取鼻子骨骼形状、尺寸，软骨、皮肤的状况等。
44.人体表面轮廓复杂且具有弹性，利用三维扫描仪等非接触式精密测量设备可以获取高质量的受术者待施术部位的图像，即三维扫描图像。
45.步骤102、根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息。
46.由于医学影像图像能够体现待施术部位的特征信息，因而根据医学影像图像可以获取待施术部位的特征信息。
47.在获取受术者待施术部位的医学影像图像后，可以基于特征模型对医学影像图像识别获得待施术部位的特征信息。
48.所述特征模型通过第一训练数据集训练得到，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。
49.在一种实施方式中，还包括获取第一训练数据集，然后采用第一训练数据集对特征模型进行训练。第一训练数据集包括待施术部位的医学影像图像样本，和专家针对待施术部位的医学影像图像提取或计算得到的待施术部位的特征信息样本，例如，对于隆鼻手术，受术者待施术部位为鼻子，相应特征信息样本为鼻子骨骼形状、尺寸、软骨、皮肤的状况
等信息样本。在获得第一训练数据集后，可以根据待施术部位的医学影像图像样本，和待施术部位的特征信息样本，对特征模型进行训练，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。所述特征模型用于在后续对医学影像图像进行识别获取待施术部位的特征信息。
50.步骤103、将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型。
51.在获取三维扫描图像、特征信息后，可以通过生成神经网络模型生成假体三维模型。
52.所述生成神经网络模型通过第二训练数据集训练得到，在生成神经网络模型生成的假体三维模型与扫描施术假体所获取的三维模型之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述生成神经网络模型的训练。
53.在一种实施方式中，还包括获取第二训练数据集，然后采用第二训练数据集对生成神经网络模型进行训练。第二训练数据集包括待施术部位的三维扫描图像样本、待施术部位的特征信息样本、扫描施术假体所获取的三维模型样本。在获得第二训练数据集后，可以根据待施术部位的三维扫描图像样本、待施术部位的特征信息样本、扫描施术假体所获取的三维模型样本对生成神经网络模型进行训练。在生成神经网络模型生成的假体三维模型与扫描施术假体所获取的三维模型之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述生成神经网络模型的训练。所述生成神经网络模型用于在后续根据待施术部位的三维扫描图像、特征信息生成假体三维模型。
54.步骤104、对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据。
55.在得到假体三维模型后，对所述假体三维模型进行切片，获得切片文件。切片文件可以对模型的各部分数据进行设置，例如，模型的打印速度，壁厚值，层高，支撑设置等，进而决定打印模型的最终状态。切片过程将相关数据转换为打印机可以识别的语言，保证打印的正常进行。
56.在获得切片文件后，对所述切片文件进行解析，获得切片数据。切片数据可以包括模型的打印速度、壁厚值、层高、支撑设置等等。3d打印机在进行假体打印时，直接根据切片数据进行打印即可，无需再执行针对假体三维模型的切片操作，从而，无需专业的操作3d打印机的知识就可以进行3d打印。有利于3d打印技术的在医疗美容领域中的应用、普及和发展。
57.步骤105、采用切片数据进行3d打印，获得假体。
58.在得到切片数据后，3d打印机根据切片数据进行3d打印，获得对受术者量身定制的假体。
59.步骤106、执行假体植入手术。
60.在获得假体后，将假体植入待施术部位。使用提前准备的假体进行手术，缩短手术时间，降低副作用的产生。假体植入手术的执行可以由施术模块，如由机械手具体执行。
61.在实施例中，通过获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像；根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息；将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型；对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据；采用切片数据进行3d打印，获得假体；执行假体植入手术。从而提高3d打印在医疗美容领域应用的便捷性，同
时利用3d打印可以制造出适合受术者的假体，例如打印用于鼻整形、面部填充、隆胸等手术的假体，可以大大的减少弯曲、翘起等副作用，同时降低手术时间，降低手术感染风险。
62.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
63.实施例二
64.图2为本发明实施例二提供的一种3d打印假体植入处理装置的结构示意图。所述3d打印假体植入处理装置具体可以包括如下模块：
65.获取模块201，用于获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像；
66.识别模块202，用于根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息；
67.模型生成模块203，用于将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型；
68.切片数据获取模块204，用于对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据；
69.假体打印模块205，用于采用切片数据进行3d打印，获得假体；
70.施术模块206，用于执行假体植入手术。
71.在一种实施方式中，所述识别模块202还用于基于特征模型对医学影像图像识别获得待施术部位的特征信息。
72.在一种实施方式中，所述3d打印假体植入处理装置还包括：
73.特征模型训练模块，用于通过第一训练数据集对特征模型进行训练，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。
74.在一种实施方式中，所述医学影像图像包括ct图像、mri图像、超声图像中的至少一者。
75.在一种实施方式中，所述3d打印假体植入处理装置还包括：
76.生成神经网络模型训练模块，用于通过第二训练数据集对生成神经网络模型进行训练，在生成神经网络模型生成的假体三维模型与扫描施术假体所获取的三维模型之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述生成神经网络模型的训练。
77.本发明实施例所提供的3d打印假体植入处理装置可执行本发明任意实施例所提供的3d打印假体植入处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
78.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

技术特征：
1.一种3d打印假体植入处理方法，其特征在于，包括：获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像；根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息；将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型；对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据；采用切片数据进行3d打印，获得假体；执行假体植入手术。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息，包括：基于特征模型对医学影像图像识别获得待施术部位的特征信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述特征模型通过第一训练数据集训练得到，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于：所述医学影像图像包括ct图像、mri图像、超声图像中的至少一者。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述生成神经网络模型通过第二训练数据集训练得到，在生成神经网络模型生成的假体三维模型与扫描施术假体所获取的三维模型之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述生成神经网络模型的训练。6.一种3d打印假体植入处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像；识别模块，用于根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息；模型生成模块，用于将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型；切片数据获取模块，用于对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据；假体打印模块，用于采用切片数据进行3d打印，获得假体；施术模块，用于执行假体植入手术。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于：所述识别模块还用于基于特征模型对医学影像图像识别获得待施术部位的特征信息。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：特征模型训练模块，用于通过第一训练数据集对特征模型进行训练，在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述特征模型的训练。9.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于：所述医学影像图像包括ct图像、mri图像、超声图像中的至少一者。10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：生成神经网络模型训练模块，用于通过第二训练数据集对生成神经网络模型进行训练，在生成神经网络模型生成的假体三维模型与扫描施术假体所获取的三维模型之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述生成神经网络模型的训练。

技术总结
本发明实施例涉及一种3D打印假体植入处理方法及装置。在实施例中，通过获取受术者待施术部位的医学影像图像、三维扫描图像；根据医学影像图像获取待施术部位的特征信息；将三维扫描图像、特征信息输入到生成神经网络模型生成假体三维模型；对所述假体三维模型进行切片，获得切片数据；采用切片数据进行3D打印，获得假体；执行假体植入手术。从而提高3D打印在医疗美容领域应用的便捷性，同时利用3D打印可以制造出适合受术者的假体，例如打印用于鼻整形、面部填充、隆胸等手术的假体，可以大大的减少弯曲、翘起等副作用，同时降低手术时间，降低手术感染风险。手术感染风险。手术感染风险。


技术研发人员：张美英 徐燕 李昌辉 马廉正 蒋海波
受保护的技术使用者：广州奈瑞儿医疗器械有限公司
技术研发日：2023.05.15
技术公布日：2023/10/15