(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211346839.1 (22)申请日 2022.10.31 (71)申请人 成都浩目科技有限公司 地址 611700 四川省成 都市郫都区德 源镇 （菁蓉镇） 红旗大道北段146号弘吉雅 居7栋2单 元1楼104 号 (72)发明人 杨林　杨浩　李睿睿　 (74)专利代理 机构 北京维飞联创知识产权代理 有限公司 1 1857 专利代理师 贺占平 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 17/00(2006.01)G16H 30/20(2018.01) (54)发明名称 三维成像方法、 装置、 电子设备、 系统和可读 存储介质 (57)摘要 本申请提供了一种三维成像方法、 装置、 电 子设备、 系统和可读存储介质， 其中， 该方法包 括： 获取目标对象的第一图像数据； 其中， 该第一 图像数据为第一格式的 图像数据； 根据该第一图 像数据构建该目标对象 的三维模 型； 获取该目标 对象的指定部位的第二图像数据； 其中， 该第二 图像数据为第二格式的 图像数据， 该第二格式与 该第一格式不同； 以及将该第二图像数据与该三 维模型进行对比， 以确定出该三维模 型中该指定 部位的三维影 像。 权利要求书3页 说明书13页 附图4页 CN 115409835 A 2022.11.29 CN 115409835 A 1.一种三维成像方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标对象的第一图像数据； 其中， 所述第一图像数据为第一格式的图像数据； 根据所述第一图像数据构建所述目标对象的三维模型； 获取所述目标对象的指定部位的第二图像数据； 其中， 所述第二图像数据为第二格式 的图像数据， 所述第二格式与所述第一格式不同； 以及 将所述第二图像数据与所述三维模型进行对比， 以确定出所述三维模型中所述指定部 位的三维影 像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述第 二图像数据与 所述三维模型进行 对比， 以确定出 所述三维模型中所述指定 部位的三维影 像， 包括： 根据所述 三维模型， 生成多张平面投射图； 从多张所述平面投射图中， 提取多 项第一图像特 征； 提取所述第二图像数据的第二图像特 征； 根据所述第 一图像特征与 所述第二图像特征， 以确定出所述三维模型中所述指定部位 的三维影 像。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 根据 所述第一图像特征与 所述第二图像特 征， 以确定出 所述三维模型中所述指定 部位的三维影 像， 包括： 计算所述第二图像特 征与各项所述第一图像特 征的距离； 根据所述第 二图像特征与 各项所述第 一图像特征的距离， 从多项所述第 一图像特征中 确定出目标图像特 征； 以及 根据所述目标图像特 征， 确定出 所述三维模型中所述指定 部位的三维影 像。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述第 一图像特征或所述第 二图像特征采 用以下方式进行提取： 根据待处理图像中的各个像素点的坐标， 确定出所述待处理图像的角点特征； 其中， 所 述待处理图像为平面投射图或第二图像数据； 根据所述指定 部位的解剖模型， 确定出 所述待处 理图像的先验部位特 征； 以及 根据所述角点特征和所述先验部位特征， 确定出所述待处理图像的图像特征； 其中， 所 述待处理图像的图像特 征包括第一图像特 征或所述第二图像特 征。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据待处理图像中的各个像素点的坐标， 确定出所述待处 理图像的角点特 征， 包括： 确定出待处 理图像的各个 像素点在两个坐标轴上的方向导数； 根据所述方向导数构建所述待处 理图像的半正定矩阵； 根据所述待处 理图像的各个 像素点的坐标计算权 重参量； 以及 根据所述权 重参量和所述半正定矩阵， 计算所述待处 理图像的角点特 征。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据所述指定部位的解剖模型， 确定出所 述待处理图像的先验部位特 征， 包括： 根据所述指定 部位的解剖模型， 确定出 所述待处 理图像的先验知识模板； 标记所述待处 理图像中所述指定 部位的特 征点和特 征线； 以及 根据所述特征点、 所述特征线和所述先验知识模板， 确定出所述待处理图像对应部位 的先验部位特 征。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115409835 A 27.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 从多张所述平面投射图中， 提取多项第一 图像特征， 包括： 确定出多张所述平面投射图中的骨组织区域的第一骨组织 面积； 确定出所述第二图像数据中的骨组织区域的第二骨组织 面积； 从多张所述平面投射图中， 筛选出所述第 一骨组织面积与所述第 二骨组织面积的面积 差小于预设值的多张目标平面投射图； 以及 提取多张所述目标平面投射图的多 项第一图像特 征。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 确定出所述第 二图像数据中的骨组织区域 的第二骨组织 面积， 包括： 对所述第二图像数据进行边 缘检测， 确定出 所述骨组织区域； 以及 根据所述骨组织区域， 确定出 所述第二图像数据中的骨组织区域的第二骨组织 面积。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 对所述第二图像数据进行边缘检测， 确定 出所述骨组织区域， 包括： 使用退火算法， 对所述第二图像数据进行边 缘检测， 确定出 所述骨组织区域。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 使用退火算法， 对所述第 二图像数据进行 边缘检测， 确定出 所述骨组织区域， 通过以下 方式实现： 在所述第二图像数据 中设定初始组织区域， 所述初始组织区域表示为：  V={V0,V1,V2, V3}； 其中， V0表示为空白区域， V1表示骨组织区域， V2表示软组织区域， V3表示其他低密度组 织区域； 通过以下流 程处理组织区域： 通过设定的状态变换函数计算每次迭代时的状态； 其中， 状态变换函数如下： ； 其中， I表示对第二图像数据中的每一个点P(x,y)， 取相邻节点(x ±1， y±1)的卷积， 表示为狄利克雷函数， 用于判定经过卷积平均后的当前点P(x,y)属于相应的Vi中， n表示迭 代次数， f表示状态变换函数， 表示状态变化组织， 表示点P(x,y)的卷积；   表示第n次迭代下的第k类组织区域； 计算目标函数代价： ； 其中，  ； 且 ； 其中，△C表示目标函数代价， 为一类基于L2 范数构造的度量函数， 表示第i类组织区 域， 表示任意 一个组织区域； 若 <0， 则接受 为组织区域Vk， C表示目标函数； 更新迭代次数n=n+1； 重复上述处 理组织区域的流 程， 直到满足： ；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115409835 A 3