个性化乳房形变建模及仿真方法研究

Breast cancer is one of the biggest killers for wowen, and early diagnosis is essential for improved prognosis. The shape of the breast varies hugely between the scenarios of magnetic resonance (MR) imaging (patient lies prone, breast hanging down under gravity) and ultrasound (patient lies supine), directly image fusion is an extremely difficult task for MR-Guided breast biopsy and surgery. .This project is concerned with the use of the finite-element method and nonlinear elasticity to build a 3-D, patient-specific, anatomically accurate model of the breast. The model is constructed from MR images and can be deformed to simulate breast shape and predict tumor location in 2-D Ultrasound breast image during biopsy and surgery.

乳腺癌的发病率和死亡率呈上升趋势，严重危害妇女健康。早期发现、诊断和治疗是降低乳腺癌死亡率的关键。临床应用中需要对MRI（患者俯卧位，乳房自然下垂）发现的可疑病灶，行超声（患者仰卧位）引导下的定位或组织病理学检查，但在这两种模态下，乳房形状存在巨大差异，所以不能直接进行肿瘤位置对应。.本项目拟基于非线性弹性有限元方法构建个性化三维有限元乳房形变模型，对俯卧位下的MR图像到仰卧位下的超声图像之间的乳房变形进行仿真，推算出两种模态下肿瘤位置的对应关系，在超声不可见病灶的情况下，通过MRI中的病灶位置确定其在二维超声下的相应位置，在超声的引导下进行穿刺活检或切除，其对乳腺癌的早期确诊和治疗具有极其重大的意义。

乳腺癌的发病率和死亡率呈上升趋势，严重危害妇女健康。早期发现、诊断和治疗是降低乳腺癌死亡率的关键。临床应用中需要对 MRI（患者俯卧位，乳房自然下垂）发现的可疑病灶，行超声（患者仰卧位）引导下的定位或组织病理学检查，但在这两种模态下，乳房形状存在巨大差异，所以不能直接进行肿瘤位置对应。 . 本项目基于非线性弹性有限元方法构建个性化三维有限元乳房形变模型，对俯卧位下的 MR 图像到仰卧位下的超声图像之间的乳房变形进行仿真，推算出两种模态下肿瘤位置的对应关系，在超声不可见病灶的情况下，通过 MRI 中的病灶位置确定其在二维超声下的相应位置，在超声的引导下进行穿刺活检或切除，其对乳腺癌的早期确诊和治疗具有极其重大的意义。取得的主要成果如下：.1.实现了从解剖学意义上对乳房组织的分割，具体分割为三部分：乳房组织外轮廓、脂肪组织和纤维腺体组织。.2.研究并实现了高效的乳房三维可视化的算法，着重研究了光线投射算法中转移函数的生成过程，提出了一种自动的转移函数模型，可自动生成转移函数，并基于神经网络方法进行光学属性自动映射，从而提高了可视化的速度和可视化效果。.3.利用有限元的方法对乳房进行形变模拟，实现乳房软组织从俯卧到仰卧的形变模拟以及肿瘤定位，为了验证模型的有效性，提出了一种基于网格模型的肿瘤位置预测方法，并使用欧氏距离作为误差的度量标准，通过对多例患者的MRI数据建立三维模型进行形变模拟，计算获得肿瘤的预测误差都在5mm左右，表明该模型符合预期目标。