研究面部软组织生物力学建模与变形模拟是实现计算机辅助医疗计划系统自动计算手术方案和预测整复外科手术结果的关键算法,同时这些算法在生物力学工程,三维人脸模拟,虚拟手术导航与训练,人脸表情及动画合成等方面具有广泛的应用前景。迄今为止,精确、快速、有效模拟软组织形变的算法仍然是国际上具有挑战性的难题。目前对软组织建模主要基于简单的质量弹簧模型,很少充分考虑软组织的生物材料力学特性。这些方法的主要问题是无法准确模拟软组织的变形行为,更不能适用于临床医学应用。本项目的目的是研究这些问题的关键算法构造有效的软组织生物力学模型,模拟软组织的生物力学特征;研究骨骼运动过程中与软组织之间的接触模型,实现基于骨骼牵引的软组织变形模拟;建立术前模拟结果与术后结果的定性与定量评估体系。这些研究内容对生物力学工程、机器人学、医学影像处理、计算机图形学等理论和应用研究以及学科发展有重要的科学技术价值。
Soft tissue deformation;Biomechanical model;Cranio-maxillofacial surgical simulation;Virtual surgery;Machine Learning
颅颌面整形外科手术的目的是外科医生通过颅面骨修补或重置技术恢复先天性发育不良或疾病所导致的颅面畸形骨,以便改善容貌。对外科医生来说,设计合理的外科手术计划是一个非常繁琐并且具有挑战性的过程,因此利用计算机辅助医疗计划系统自动计算手术方案和预测整复外科手术结果是外科医生与病人的共同愿望,因为预测术后结果不仅有利于医生与病人的交流,而且可以辅助医生快速而准确地选择最优手术方案,另外外科医生还可以利用其反复训练手术过程。 近年来,随着医学影像技术的发展,基于CT的3D颅面整复外科手术计划系统开始出现,特别是最近几年得到了广泛的应用,并且发展非常迅速,一直是国内外研究与应用的热点。然而,目前的计算机辅助医疗计划系统大多数仅仅能够在3D模拟环境中完成简单的切骨术,很难预测术后软组织变形,也无法自动根据骨骼重置计划实现软组织的变形预测,更无法根据期望的容貌来预测骨骼重置计划。 在此背景下,本课题提出了几个新的算法,并将其引入整复外科手术计划系统中,根据预先制定的骨骼重置计划实现术后容貌的模拟。首先提出改进的符号距离场碰撞检测算法,计算骨骼移动时骨骼与软组织模型相互接触的区域、相互渗入深度以及接触力方向,并利用惩罚方法计算作用在面部软组织的接触力;然后通过调查软组织生物材料属性的超弹性应力应变关系,分别估计皮肤、肌肉和脂肪的超弹性模型构成参数;最后提出基于非线性有限混合元模型预测骨骼重置后的软组织变形。另外提出了根据期望的目标人脸轮廓计算最优颅颌面骨配置计划,这实际上是预测软组织变形的逆过程,可以进一步辅助外科医生自动生成最优外科手术方案。 在该项目的资助下,发表了13篇论文,并且获得上海市科技进步二等奖1项,授权专利1项,培养了1位博士生与5位硕士研究生。