【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据测量及信息处理，特别涉及生物体三维温度场数字孪生方法及装置和存储介质。
技术介绍
1、在现代医疗技术中，针对生物体内部温度的实时监测和分析，常采用红外热成像仪等非接触测温装置，以及体温计、热电偶或光纤传感器等接触测温装置。这些设备可以测量生物体表面温度，或者经由自然腔道测得生物体内某处的温度，但无法直接获取生物体内部整体的三维温度场的数据和信息。然而，了解生物体内部在某种情况下的温度场变化对于许多医学研究的开展至关重要。
2、目前，生物体三维温度场的生成方法主要包括使用传统的物理模型和有限元分析法。上述方法虽然在一定程度上能够模拟生物体内部的温度分布情况，但仍存在局限性，例如有限元分析法通常需要大量的计算资源，且计算过程耗时较长，无法既快速又精确的生成温度场。此外，由于计算对象为生物体，物理或数学模型在使用时需要结合详细的生物体解剖结构信息，而这些信息一方面获取难度高且存在个体差异，另一方面又会进一步增加计算资源的占用，进一步降低生物体温度场的计算效率。因此，如何快速且精确的获得生物体内部整体三维温度场的问题，尚未有更佳的技术方案。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述问题和缺陷的至少一个方面，本专利技术的实施例提供了一种生物体三维温度场数字孪生方法及装置和存储介质，用于实现实时生成精确度高的生物体三维温度场，获得不同环境、不同状态下生物体的温度场变化情况。所述技术方案如下：
2、本专利技术的一个方面，提供了一种生物体三维温度场数
3、该生物体三维温度场数字孪生方法包括：
4、获取生物体的表面温度，得到生物体表面的温度分布；
5、获取生物体的自然腔道温度，得到生物体内部的特征温度数据；
6、获取生物体的空间图像，基于该空间图像得到生物体的三维点云，对该三维点云进行优化处理，得到生物体的三维模型；
7、将生物体表面的温度分布和生物体内部的特征温度数据依据生物体的空间位置映射到生物体的三维模型上，得到生物体的三维温度分布点云；
8、将生物体的三维温度分布点云输入到预先训练的温度场预测神经网络模型，计算得到包含该生物体表面温度和生物体内部特征温度的生物体三维温度场。
9、进一步地，获取生物体的空间图像包括使用相机获取生物体不同角度的空间图像，对相机进行标定的步骤包括：
10、预先设定相机外参矩阵和相机内参矩阵，用于像素坐标与世界坐标之间的转换；
11、世界坐标乘以相机外参矩阵，得到相机坐标；
12、相机坐标乘以相机内参矩阵，得到像素坐标；
13、标定的方法包括棋盘格标定法、bouguet标定板标定法、tsai's方法、基于球面的标定法、光栅标定法、面对点标定法、结构光标定法、深度相机标定法或非线性优化标定法。
14、进一步地，基于空间图像得到生物体的三维点云的步骤又包括：
15、使用计算机视觉算法识别和提取生物体的空间图像的关键特征点；
16、使用图像处理软件对生物体的空间图像进行去噪处理，得到对应的三维点云；
17、使用曲面拟合算法对生物体不同角度的不同的三维点云进行拼接处理，得到生物体完整的三维点云。
18、进一步地，将生物体表面的温度分布和生物体内部的特征温度数据依照生物体的空间位置映射到生物体的三维模型上，得到生物体的三维温度分布点云的步骤又包括：
19、使用预设的内部参数和外部参数校准用于采集生物体空间图像的相机和用于采集生物体表明温度的热成像设备之间的位置关系；
20、当热成像设备获取的图像的分辨率低于空间图像时，对热成像设备获取的图像进行超分辨率重建；
21、对生物体三维温度场进行三维重建。
22、进一步地，当热成像设备获取的图像的分辨率低于空间图像时，对热成像设备获取的图像进行超分辨率重建的步骤又包括：
23、获得热成像设备中生物体的热图像；
24、使用双三次插值法对热图像进行放大；
25、标记放大后的热图像中的关键特征；
26、对放大后的热图像进行方差分析；
27、使用色调映射对放大后的热图像进行伽玛校正，获得高对比度的热图像；
28、对高对比度的热图像与生物体空间图像进行对位校准；
29、对高对比度的热图像与生物体空间图像进行分辨率一致性的校准；
30、在高对比度图像中识别棋盘角，确保校准过程中的精确度。
31、进一步地，温度场预测神经网络模型的预先训练的步骤又包括：
32、在传热仿真环境中，模拟计算若干组不同的生物体的体表温度、不同的生物体的体型参数、不同场景下的生物体表面的三维温度场和不同场景下的生物体内部的三维温度场；
33、将得到的若干组不同的生物体的体表温度、不同的生物体的体型参数、不同场景下的生物体表面的三维温度场和不同场景下的生物体内部的三维温度场形成训练数据集；
34、训练数据集中的不同场景下的生物体表面的三维温度场作为温度场预测神经网络模型的输入数据，训练数据集中的不同场景下的生物体内部的三维温度场作为温度场预测神经网络模型的输出数据；
35、使用训练数据集对温度场预测神经网络模型进行训练，得到生物体内部的三维温度场的预测模型。
36、本专利技术的另一个方面，还提供了一种生物体三维温度场数字孪生装置，用于获取本专利技术上述方面所述生物体三维温度场数字孪生方法中的生物体三维温度场数据。
37、该生物体三维温度场数字孪生装置包括：
38、第一温度测量装置，用于检测生物体的表面温度；
39、第二温度测量装置，用于检测生物体的自然腔道温度；
40、相机，用于获取生物体的空间图像；
41、检测台，用于承载生物体；
42、定位架，与检测台连接，定位架用于固定第一温度测量装置和第二温度测量装置；
43、调节装置，设置在定位架上，调节装置的一端与定位架滑动连接，另一端与第一温度测量装置固定连接。
44、具体地，相机与第一温度测量装置固定在一起或集成在一起；
45、生物体在检测台上的姿态为仰卧、俯卧、站立或坐立；
46、第一温度测量装置包括至少一个红外热成像仪；
47、第二温度测量装置包括至少一个光纤测温仪，该至少一个光纤测温仪又包括光纤温度传感器、传输线、光源发射单元或数据处理单元；
48、相机包括双目结构光相机，该双目结构光相机环绕生物体拍摄不同角度对应的不同空间图像。
49、进一步地，生物体温度场的检测设备还包括生物体表面的三维温度场重建系统，被配置为将生物体表面的三维温度场映射到空间三维点云上，所述三维温度场重建系统包括：
50、内参标定模块，被配置为确定第一温度测量装置的内部参本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种生物体三维温度场数字孪生方法，包括：
2.根据权利要求1所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
6.根据权利要求1-5中任一项所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
7.一种生物体三维温度场数字孪生装置，所述生物体三维温度场数字孪生装置用于获取根据权利要求1-6中任一项所述的生物体三维温度场数字孪生方法中的生物体三维温度场数据，所述生物体三维温度场数字孪生装置包括：
8.根据权利要求7所述的生物体三维温度场数字孪生装置，其特征在于，
9.根据权利要求7所述的生物体三维温度场数字孪生装置，其特征在于，
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的生物体三维温度场数字孪生方法。
【技术特征摘要】
1.一种生物体三维温度场数字孪生方法，包括：
2.根据权利要求1所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
6.根据权利要求1-5中任一项所述的生物体三维温度场数字孪生方法，其特征在于，
7.一种生物体三维温度...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈韵之，邓美凤，聂振刚，邓先红，
申请(专利权)人：清兰沚科技江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：
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