本发明涉及显微成像，尤其涉及的是一种血管网络结构的三维重建方法、系统及存储介质。
背景技术：
1、血管造影术是一种对血管结构进行成像的方法，但是目前血管造影术是利用造影剂随血液和淋巴液被动扩散，可达到的范围高度依赖血管和淋巴管内流场情况，无法逆流动方向进入上游分支或向低流速的栓塞及狭窄分支扩散，因此无法实现血管网络结构的完整成像。
2、因此，现有技术有待改进。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于为用户提供一种血管网络结构的三维重建方法、系统及存储介质，克服现有技术中的利用血管造影术进行血管网络结构成像时，无法获取到完整成像结果的缺陷。
2、本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
3、第一方面，本实施例提供了一种血管网络结构的三维重建方法，其中，包括：
4、获取目标成像区域的图像序列；其中，所述图像序列中含有多个磁驱动微型机器人集群图像；
5、识别出所述图像序列中磁驱动微型机器人集群对应的区域位置序列及扩散特征序列；
6、根据识别得到的所述区域位置序列及扩散形态序列重建得到三维血管网络结构图像。
7、可选地，所述区域位置序列包括：多个分支点和多个分支，所述扩散特征序列包括：各个分支对应的分支方向和最优探索方向；
8、所述识别出所述图像序列中磁驱动微型机器人集群对应的区域位置序列及扩散特征序列的步骤包括：
9、从图像序列的各个图像中分离出磁驱动微型机器人集群的所在区域及扩散特征；
10、根据所述磁驱动微型机器人集群的所在区域及扩散特征确定所述目标成像区域内的多个分支点、多个分支、多个分支对应的分支方向和最优探索方向。
11、可选地，所述从图像序列的各个图像中分离出磁驱动微型机器人集群的所在区域及扩散特征的步骤包括：
12、通过动态阈值的图像二值化方法及图像差分法分离集群的所在区域及扩散特征。
13、可选地，根据所述磁驱动微型机器人集群的所在区域及扩散特征确定所述目标成像区域内磁驱动微型机器人集群的多个分支点、多个分支、多个分支对应的分支方向和最优探索方向的步骤包括：
14、根据所述磁驱动微型机器人集群的所在区域内含有的交点信息，确定所述成像区域内是否存在分支点；
15、若存在分支点，则根据分支点所连接向量确定分支点对应的分支方向，并根据分支方向确定最优探索方向；
16、若不存在分支点，则根据磁驱动微型机器人集群的位置，判断磁驱动微型机器人集群的运动方向，并按固定预设间隔选取采样点，获取各个采样点的位置坐标，以及记录各个采样点的所属分支。
17、可选地，根据所述磁驱动微型机器人集群的所在区域及扩散特征确定所述目标成像区域内的多个分支点、多个分支、多个分支对应的分支方向和最优探索方向的步骤之后，还包括：
18、判断磁驱动微型机器人集群是否长时间停止扩散，或者磁驱动微型机器人集群是否扩散到与其他分支相重合，或者磁驱动微型机器人集群是否扩散至所需探索区域之外；
19、若出现，则标记磁驱动微型机器人集群长时间停止扩散，或扩散到与其他分支相重合，或扩散到所需探索区域之外的分支探索完成；
20、持续对所有分支的扩散状态信息进行记录，直至全部的分支均已标记探索完成。
21、可选地，所述根据识别得到的所述区域位置序列及扩散形态序列重建得到三维血管网络结构图像的步骤包括：
22、利用数据向量对各个分支点和分支进行描述，构建血管网络结构的树状地图；
23、根据多个分支对应的分支方向和最优探索方向，以及探索得到的各个分支点和分支对树状地图进行更新；
24、根据更新后的树状地图重建得到三维血管网络结构图像。
25、可选地，所述利用数据向量对各个分支点和分支进行描述，构建血管网络结构的树状地图的步骤包括：
26、根据各个分支点和分支的收集时间顺序，将分支点和分支相连接，得到三维血管网络的树状地图。
27、可选地，所述根据更新后的树状地图重建得到三维血管网络结构图像的步骤包括：
28、对于起点和终点均为分支点的分支，以起点到终点的方向作为分支方向，并将分支内最后识别得到的分支点到各个散点之间的连线方向与各个分支对应的分支方向之间的夹角作为偏离角，利用偏离角和各个散点与最后识别得到的分支点之间的距离确定散点的连接顺序，并根据确定出的散点的连接顺序还原出分支方向及和结构；
29、对于起点为分支点，而终点未知的分支，则取分支内最后识别得到的分支点的连线方向为分支方向，并将分支内最后识别得到的分支点到各个散点之间的连线方向与各个分支对应的分支方向之间的夹角作为偏离角，利用偏离角和各个散点与最后识别得到的分支点之间的距离确定散点的连接顺序，并根据确定出的散点的连接顺序还原出分支方向及和结构；
30、当树状地图内全部散点已经连接，或者剩余散点与已识别出的分支点之间的距离超出预设距离值，或者与最后识别得到的分支点之间对应的偏离角超出预设角度值，最后识别得到的分支点与分支终点相重合，则得到重建完成的三维血管网络结构图像。
31、第二方面，本实施例提供了一种血管网络结构的三维重建系统，其中，包括：
32、信息获取模块，用于获取目标成像区域的图像序列；其中，所述图像序列中含有多个磁驱动微型机器人集群图像；
33、信息识别模块，用于识别出所述图像序列中磁驱动微型机器人集群对应的区域位置序列及扩散特征序列；
34、网络重建模块，用于根据识别得到的所述区域位置序列及扩散形态序列重建得到三维血管网络结构图像。
35、第三方面，本实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有一个或多个程序，所述一个或多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述的血管网络结构的三维重建方法的步骤。
36、有益效果
37、本实施例公开了一种血管网络结构的三维重建方法、系统及存储介质，通过获取目标成像区域的图像序列；其中，所述图像序列中含有磁驱动微型机器人集群图像；识别出所述图像序列中磁驱动微型机器人集群对应的区域位置序列及扩散特征序列；根据识别得到的所述区域位置序列及扩散形态序列重建得到三维血管网络结构图像。本实施例所公开的方法及系统获取目标成像区域的图像序列，该图像序列中各个图像为磁场驱动磁驱动微型机器人集群在血管内逆流动或者低流速阻塞或狭窄分支主动扩散时的图像，对图像序列中集群的位置信息和扩散形态进行识别，从而实现血管网络的全方面探索，进而获取到完整的血管网络结构图像，提高了血管网络结构识别的准确性。
1.一种血管网络结构的三维重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的血管网络结构的三维重建方法，其特征在于，所述区域位置序列包括：多个分支点和多个分支，所述扩散特征序列包括：各个分支对应的分支方向和最优探索方向；
3.根据权利要求2所述的血管网络结构的三维重建方法，其特征在于，所述从图像序列的各个图像中分离出磁驱动微型机器人集群的所在区域及扩散特征的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的血管网络结构的三维重建方法，其特征在于，根据所述磁驱动微型机器人集群的所在区域及扩散特征确定所述目标成像区域内的多个分支点、多个分支、多个分支对应的分支方向和最优探索方向的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的血管网络结构的三维重建方法，其特征在于，根据所述磁驱动微型机器人集群的所在区域及扩散特征确定所述目标成像区域内的多个分支点、多个分支、多个分支对应的分支方向和最优探索方向的步骤之后，还包括：
6.根据权利要求4所述的血管网络结构的三维重建方法，其特征在于，所述根据识别得到的所述区域位置序列及扩散形态序列重建得到三维血管网络结构图像的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的血管网络结构的三维重建方法，其特征在于，所述利用数据向量对各个分支和分支进行描述，构建血管网络结构的树状地图的步骤包括：
8.根据权利要求7所述的血管网络结构的三维重建方法，其特征在于，所述根据更新后的树状地图重建得到三维血管网络结构图像的步骤包括：
9.一种血管网络结构的三维重建系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或多个程序，所述一个或多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任一项所述的血管网络结构的三维重建方法的步骤。
