一种基于k-means的乳房假体构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于k‑means的乳房假体构建方法及装置，包括获取用户乳房的点云图像，根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据；匹配用户乳房的特征数据对应的聚类中心，并将所述聚类中心的乳房形态作为用户乳房的乳房形态；根据所述用户乳房形态构建用户乳房假体；其中，所述聚类中心根据历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据获取；本发明专利技术根据历史采集的乳房点云图像获得聚类中心，考虑了个体的差异，本发明专利技术得到假体与自然生长的乳房更加匹配。

【技术实现步骤摘要】
一种基于k-means的乳房假体构建方法及装置
本专利技术涉及医疗假体制造领域，具体涉及一种基于k-means的乳房假体构建方法及装置。
技术介绍
乳腺癌是女性发病率最高的恶性肿瘤，乳腺癌改良根治术是中国应用最广泛的手术方法。但是患者做完乳腺癌根治术后会失去乳房，承受生理和心理双重打击，产生不良情绪，影响患者的人际关系和家庭生活。所以乳房重建术由此产生并发展，并逐渐成为乳腺癌治疗的重要组成部分。中国女性乳腺体积相对较小，传统保乳手术后乳腺外形欠佳；而背阔肌肌皮瓣和横行腹直肌肌皮瓣乳房再造手术难度高、创伤大、术后并发症多，所以硅胶假体植入乳房重建是目前较好的选择。现有技术得到假体为半球形，没有考虑个体差异，所以假体重建后的乳房形态上多较圆而且不自然，难以形成乳房下垂的自然外形，和自然生长的乳房有明显差异。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的是利用历史采集的乳房点云图像获得聚类中心构建出与自然生长的乳房匹配的假体乳房假体。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种基于k-means的乳房假体构建方法，其改进之处在于，所述方法包括：获取用户乳房的点云图像，根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据；匹配用户乳房的特征数据对应的聚类中心，并将所述聚类中心的乳房形态作为用户乳房的乳房形态；根据所述用户乳房形态构建用户乳房假体；其中，所述聚类中心根据历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据获取。优选地，所述获取用户乳房的点云图像，包括：利用激光扫描仪获取用户乳房的点云图像。优选地，所述根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据，包括：利用区域生长算法获取所述用户乳房的点云图像的乳头位置；将用户乳房的点云图像投影到二维平面，获取所述用户乳房在所述二维平面中的乳头位置，并搜索用户乳房在所述二维平面中下皱襞坐标；根据所述用户乳房在所述二维平面中的乳头位置和下皱襞坐标获取所述用户乳房的特征数据；其中，所述特征数据包括：用户乳房在所述二维平面中的乳头位置到乳房下边缘距离、乳头位置到乳房上边缘距离、乳头位置到乳房左边缘距离、乳头位置到乳房右边缘距离、乳头位置距下皱襞坐标距离、乳房下皱襞坐标间长度和乳房高度。进一步地，所述利用区域生长算法获取所述用户乳房的点云图像的乳头位置，包括：S101.将用户乳房的点云图像中曲率值最小的像素点作为区域生长算法的种子点；S102.获取所述种子点的近邻像素点，若所述种子点的近邻像素点与所述种子点的法线角度差和所述近邻像素点的曲率值均小于预设的阈值且所述种子点对应的点簇的点数未超过预设的点簇最大点数，则将该近邻像素点添加到所述种子点对应的点簇中；S103.将所述点簇中的像素点从所述用户乳房的点云图像中删除，若所述用户乳房的点云图像中剩余的像素点数小于预设的点簇最小点数，则转至步骤S104，否则返回所述步骤S101；S104.将像素点点数最小的点簇在点云图像中的位置作为所述用户乳房的点云图像的乳头位置。进一步地，所述搜索用户乳房在所述二维平面中下皱襞坐标，包括：利用3×3搜索区域搜索所述二维平面，若3×3搜索区域搜索到的像素点点数小于预设值，则将所述3×3搜索区域中第二行第二列区域中任一个像素点作为边界点，否则舍弃搜索到的区域，直至所述二维平面的全部区域均被搜索；获取边界点与其邻近的两个边界点的斜率值，若两个斜率值一个为正数一个为负数，则将该边界点的坐标作为下皱襞的坐标。优选地，所述根据历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据获取所述聚类中心的过程包括：将历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据作为k-means算法的样本数据；利用k-means算法对样本数据进行分类，并获取各分类结果对应的聚类中心。优选地，所述匹配用户乳房的特征数据对应的聚类中心，并将所述聚类中心的乳房形态作为用户乳房的乳房形态，包括：若用户乳房的特征数据与分类结果中聚类中心i的特征数据间的欧氏距离最短，则用户乳房属于第i类，i∈(1,k)，k为分类结果中类别总数；在第i类数据中寻找与聚类中心i距离最短的样本数据，并将该样本数据的乳房形态作为用户乳房的乳房形态。进一步地，所述样本数据的乳房形态的获取过程包括：利用非均匀有理B样条方法处理所述样本数据对应的点云图像，获取所述样本数据的乳房形态。本专利技术提供一种基于k-means的乳房假体构建装置，其改进之处在于，所述装置包括：特征数据获取模块，用于获取用户乳房的点云图像，根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据；乳房形态获取模块，用于匹配用户乳房的特征数据对应的聚类中心，并将所述聚类中心的乳房形态作为用户乳房的乳房形态；假体构建模块，用于根据所述用户乳房形态构建用户乳房假体；其中，所述聚类中心根据历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据获取。与最接近的现有技术相比，本专利技术具有的有益效果：本专利技术提供一种基于k-means的乳房假体构建方法及装置，获取用户乳房的点云图像，根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据；匹配用户乳房的特征数据对应的聚类中心，并将所述聚类中心的乳房形态作为用户乳房的乳房形态；根据所述用户乳房形态构建用户乳房假体；其中，所述聚类中心根据历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据获取；本专利技术根据历史采集的乳房点云图像获得聚类中心，考虑了个体的差异，与自然生长的乳房更加匹配。附图说明图1是本专利技术乳房假体构建方法流程图；图2是本专利技术乳房假体构建装置示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的详细说明。为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供一种基于k-means的乳房假体构建方法，如图1所示，所述方法包括：步骤1.获取用户乳房的点云图像，根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据；步骤2.匹配用户乳房的特征数据对应的聚类中心，并将所述聚类中心的乳房形态作为用户乳房的乳房形态；步骤3.根据所述用户乳房形态构建用户乳房假体；其中，所述聚类中心根据历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据获取。步骤1中获取用户乳房的点云图像，包括：利用激光扫描仪获取用户乳房的点云图像。步骤1中根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据，包括：利用区域生长算法获取所述用户乳房的点云图像的乳头位置；将用户乳房的点云图像投影到二维平面，获取所述用户乳房在所述二维平面中的乳头位置，并搜索用户乳房在所述二维平面中下皱襞坐标；根据所述用户乳房在所述二维平面中的乳头位置和下皱襞坐标获取所述用户乳房的特征数据；其中，所述特征数据包括：用户乳房在所述二维平面中的乳头位置到乳房下边缘距离、乳头位置到乳房上边缘距离、乳头位置到乳房左边缘距离、乳头位置到乳房右边缘距离、乳头位置距下皱襞坐标距离、乳房下皱襞坐标间长度和乳房高度。进一步地，所述利用区域生长算法获取所述用户乳房的点云图像的乳头位置，包括：S101.将用户乳房的点云图像中曲率值最小的像素点作为区本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于k‑means的乳房假体构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户乳房的点云图像，根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据；匹配用户乳房的特征数据对应的聚类中心，并将所述聚类中心的乳房形态作为用户乳房的乳房形态；根据所述用户乳房形态构建用户乳房假体；其中，所述聚类中心根据历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据获取。

【技术特征摘要】
1.一种基于k-means的乳房假体构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户乳房的点云图像，根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据；匹配用户乳房的特征数据对应的聚类中心，并将所述聚类中心的乳房形态作为用户乳房的乳房形态；根据所述用户乳房形态构建用户乳房假体；其中，所述聚类中心根据历史采集的乳房的点云图像中的乳房的特征数据获取。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户乳房的点云图像，包括：利用激光扫描仪获取用户乳房的点云图像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户乳房的点云图像获取用户乳房的特征数据，包括：利用区域生长算法获取所述用户乳房的点云图像的乳头位置；将用户乳房的点云图像投影到二维平面，获取所述用户乳房在所述二维平面中的乳头位置，并搜索用户乳房在所述二维平面中下皱襞坐标；根据所述用户乳房在所述二维平面中的乳头位置和下皱襞坐标获取所述用户乳房的特征数据；其中，所述特征数据包括：用户乳房在所述二维平面中的乳头位置到乳房下边缘距离、乳头位置到乳房上边缘距离、乳头位置到乳房左边缘距离、乳头位置到乳房右边缘距离、乳头位置距下皱襞坐标距离、乳房下皱襞坐标间长度和乳房高度。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用区域生长算法获取所述用户乳房的点云图像的乳头位置，包括：S101.将用户乳房的点云图像中曲率值最小的像素点作为区域生长算法的种子点；S102.获取所述种子点的近邻像素点，若所述种子点的近邻像素点与所述种子点的法线角度差和所述近邻像素点的曲率值均小于预设的阈值且所述种子点对应的点簇的点数未超过预设的点簇最大点数，则将该近邻像素点添加到所述种子点对应的点簇中；S103.将所述点簇中的像素点从所述用户乳房的点云图像中删除，若所述用户乳房的点云图像中剩余的像素点数小于预设的点簇最小点数，则转至步骤S104，否则返回所述步骤S101；S104.将像素点点数最小的点簇在点云图像中的位...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘彩刚，崔笑宇，王立乾，
申请(专利权)人：刘彩刚，
类型：发明
国别省市：辽宁,21