1.一种基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，包括：获取患者的血管形态数据和血流动力学数据，将所述血管形态数据和血流动力学数据作为输入，使用OsiriX软件生成血管造影图像；

将生成的血管造影图像上传至云端服务器，所述云端服务器通过影像增强与噪声消除算法对所述血管造影图像进行处理，提取血管造影图像中血管的病变信息，建立三维血管模型；

构建患者信息数据库、血管造影图像数据库以及医疗诊断平台，考虑血管造影图像、患者信息以及医疗诊断平台之间的连接关系；

将所述病变信息实时反馈至医疗诊断平台中，通过所述医疗诊断平台，调整三维血管模型，对调整后的三维血管模型进行打印。

2.如权利要求1所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，所述患者的血管形态数据，包括：当前血管段主脉根至下一血管段分叉点的长度，沿着血管段长度在不同部位的内径变化，血管段主干流向血管段支流的分叉位置，从当前血管段主脉根至下一血管段分叉点之间血管内膜到血管外膜的距离。

3.如权利要求1所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，血流动力学数据，包括：处于不同血管部位的血流速度，单位时间内通过不同血管部位的血液量，血管内膜邻近区域所承受的剪切应力。

4.如权利要求2或3所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，将所述血管形态数据和血流动力学数据作为输入，使用OsiriX软件生成血管造影图像，包括：将血管形态数据和血流动力学数据转换为DICOM格式的影像数据导入到OsiriX软件的库中，并通过OsiriX软件内置的ROI工具或Brush工具，自动绘制血管轮廓或手动绘制血管轮廓，得到血管造影图像。

5.如权利要求4所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，所述云端服务器通过影像增强与噪声消除算法对所述血管造影图像进行处理，包括：云端服务器读取血管造影图像，并将所述血管造影图像拆分为各血管部位图像，将每个血管部位图像转换为增强血管部位图和非增强血管部位图；

针对增强血管部位图和非增强血管部位图，分别设置滤波核大小，计算血管部位图清晰度，并将增强血管部位图清晰度与对应的原血管部位图像清晰度进行比较，若增强血管部位图清晰度大于或者等于原血管部位图像清晰度，则进行保留，否则重新转换血管部位图像。

6.如权利要求5所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，提取血管造影图像中血管的病变信息，建立三维血管模型，包括：通过CT值，得到增强血管部位图斑块的长度、宽度和体积；

通过CT值，评估钙化斑块的密度；

通过增强血管部位图中血管的最小内径和正常内径，得到血管内的狭窄率。

7.如权利要求6所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，考虑血管造影图像、患者信息以及医疗诊断平台之间的连接关系，包括：将患者信息中的患者ID与血管造影图像中的图像ID进行连接，建立患者信息数据库与血管造影图像数据库的一对一关系；

将所述一对一关系作为一个整体，通过嵌套关联，建立数据库与医疗诊断平台的一对一关系。

8.如权利要求7所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，通过所述医疗诊断平台，调整三维血管模型，包括：通过血管造影图像、患者信息以及医疗诊断平台之间的连接关系，得到医疗诊断平台的评估结果；

根据所述医疗诊断平台的评估结果，采用多维钙化斑块仿真算法，计算调整后钙化斑块的密度、斑块的长度、宽度和体积以及血管内的狭窄率，并返回至三维血管模型中。

9.如权利要求8所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，所述医疗诊断平台的评估结果，包括：根据患者信息中的既往病史，以及不同时期的血管造影图像，得到病变信息的发展趋势和速度。

10.如权利要求8所述的基于互联网的血管造影成像与3D打印融合方法，其特征在于，利用多维钙化斑块仿真算法，包括：有限元分析方法、对抗网络方法以及多目标优化方法的至少一种。