1.一种基于线性有限元和能量正则化的软组织形变模拟方法，其特征在于，所述软组织形变模拟方法包括以下步骤：S1，将软组织划分为多个区域，在每个区域内引入一个等效弹簧来表示该区域的力学特性，根据软组织的形态和特性，将未知的杨氏模量和搜索节点的位移构成迭代向量；

S2，引入最小形变能原理，将其作为正则化项，设计得到正则化参数：S3，动态测量局部表面位移数据，将其与线性有限元模型预测的位移进行比较，定义约束条件，使全局节点位移与局部表面位移两者之间的测量结果相匹配；

S4，利用局部表面位移测量数据，通过最小化估计误差的方法来估计未知的边界条件；

S5，利用估计得到的边界条件，结合线性有限元模型，计算生物组织的变形情况。

2.根据权利要求1所述的基于线性有限元和能量正则化的软组织形变模拟方法，其特征在于，步骤S1中，将软组织划分为若干个小区域，在每个小区域内引入一个等效弹簧来表示该区域的力学特性，用网格模型来表示研究的软组织区域，将软组织区域中能够被直接观测到的节点称为观测节点，将在软组织区域中无法被直接观察测量的节点称为搜索节点，根据软组织的形态和特性，将未知的杨氏模量和搜索节点的位移构成迭代向量：W＝[E；S]

其中，A表示总共NA个观测节点的位移向量， 和 分别表示第NA个观测节点在x、y和z轴上的位移，T表示矩阵的转置，S表示总共NS个搜索节点的位移向量， 和分别表示第NS个搜索节点在x、y和z轴上的位移向量，W是迭代向量，E是未知的杨氏模量，1≤NS≤NA；

将NA个观测节点的位移向量与其计算值之间的误差MIS定义为：其中，是NA个观测节点的位移向量的计算值。

3.根据权利要求1所述的基于线性有限元和能量正则化的软组织形变模拟方法，其特征在于，步骤S2中，引入最小形变能原理，将其作为正则化项，并设计出正则化参数的过程包括以下步骤：定义代价函数Ψ(W)：

T

Ψ(W)＝MIS*MIS/NA

其中，W是迭代向量，T表示矩阵的转置，NA表示观测节点的个数，MIS是NA个观测节点的位移向量与其计算值之间的误差；

采用正则化的高斯‑牛顿方法，通过代价函数Ψ(W)的值来更新迭代向量W，W的更新方式为：G+1 G G

W ＝W+D

G+1

其中，W 是经过G+1次更新的迭代向量，G是更新的次数，D是每次更新的增量；

根据最小变形能的原理设计得到能量正则化项，其表达式如下：其中，R是正则化项， 是迭代位移矢量，T表示矩阵的转置，K为基于杨氏模量的整体刚度；

选取正则化参数α，找到W与 之间的关系，以计算迭代位移矢量：其中，Mpo是映射矩阵，F是基础矩阵，B是灵敏度矩阵。

4.根据权利要求1所述的基于线性有限元和能量正则化的软组织形变模拟方法，其特征在于，步骤S3中，定义的约束条件为：Y＝HU

‑1

U＝KE b

其中，Y是局部表面位移，H是采样矩阵，U是全局节点位移，KE是刚度矩阵，b是边界条件。

5.根据权利要求1所述的基于线性有限元和能量正则化的软组织形变模拟方法，其特征在于，步骤S4中，利用局部表面位移测量数据，通过最小化估计误差的方法来估计未知的边界条件的过程包括以下步骤：根据步骤S3定义的约束条件，将估计误差定义为；

其中，v是估计误差，是边界条件的估计值，Y是局部表面位移，H是采样矩阵，KE是刚度矩阵，b是边界条件；

将估计误差v的最小化问题转换为以下的约束最小化问题；

其中，Min是用于计算最小值的函数，E[]表示期望。

6.根据权利要求1所述的基于线性有限元和能量正则化的软组织形变模拟方法，其特征在于，步骤S5中，利用估计得到的边界条件，结合线性有限元模型，计算生物组织的变形情况的过程包括以下步骤：将约束函数L定义为：

其中，λ是拉格朗日乘子，f(b)是b的概率密度函数，T是矩阵的转置；

通过对 和λ进行偏导，将λ的表达式代入 写成递归形式：其中， 是边界条件第k+1次迭代的估计值，k是迭代次数， 是边界条件第k次迭代的估计值，H是采样矩阵，KE是刚度矩阵，Yk是第k次迭代的局部表面位移；

将线性有限元模型的估计解写成递归形式，代入 求解得到软组织变形的节点位移：‑1 ‑1 T ‑1 ‑1 T ‑1

C＝KE (HKE ) (HKE (HKE ))其中， 是线性有限元模型的估计解第k+1次迭代的结果， 是线性有限元模型的估计解第k次迭代的结果，C是系数矩阵。