1.一种用于心脏瓣膜介入规划的方法，包括：
从患者的医学图像数据估计心脏瓣膜的解剖表面模型；
分割医学图像数据中心脏瓣膜内的钙化病变；
产生心脏瓣膜和钙化病变的组合体积模型；以及
使用3D打印机产生心脏瓣膜和钙化病变的3D打印模型，
其中产生心脏瓣膜和钙化病变的组合体积模型包括：
将分割的钙化病变映射到心脏瓣膜的解剖表面模型；以及
将心脏瓣膜的解剖表面模型拉伸到预定厚度。
2.根据权利要求1的方法，其中使用3D打印机产生心脏瓣膜和钙化病变的3D打印模型包括：
使用针对心脏瓣膜组织的第一材料和针对钙化病变的第二材料产生心脏瓣膜和钙化病变的3D打印模型。
3.根据权利要求2的方法，其中第二材料具有大于第一材料的硬度。
4.根据权利要求3的方法，其中第一材料具有与心脏瓣膜组织的硬度特性的标准值相等的硬度特性，并且第二材料具有与钙化病变的硬度特性的标准值相等的硬度特性。
5.根据权利要求1的方法，其中从患者的医学图像数据估计心脏瓣膜的解剖表面模型包括：
在医学图像数据中检测心脏瓣膜的生理模型的全局位置；
基于检测到的全局位置在医学图像数据中检测心脏瓣膜的解剖界标；以及基于检测到的解剖界标将心脏瓣膜的表面模型适配到医学图像数据。
6.根据权利要求5的方法，其中从患者的医学图像数据估计心脏瓣膜的解剖表面模型进一步包括：
使用已训练的边界检测器细化心脏瓣膜的表面模型。
7.根据权利要求5的方法，其中所述心脏瓣膜是主动脉瓣，且基于检测到的全局位置在医学图像数据中检测心脏瓣膜的解剖界标包括：
基于检测到的全局位置在约束的医学图像数据的区域中检测主动脉瓣的连合处界标、铰链界标、小叶尖界标、和口界标。
8.根据权利要求7的方法，其中基于检测到的解剖界标将心脏瓣膜的表面模型适配到医学图像数据包括：
基于检测到的连合处界标、铰链界标、小叶尖界标、和口界标将主动脉根和主动脉瓣小叶的表面模型适配到医学图像数据。
9.根据权利要求1的方法，其中分割医学图像数据中心脏瓣膜内的钙化病变包括：
基于心脏瓣膜的估计的解剖表面模型限定医学图像数据中的心脏瓣膜的感兴趣区域；
以及
分割医学图像数据中心脏瓣膜的感兴趣区域内的钙化病变。
10.根据权利要求9的方法，其中分割医学图像数据中心脏瓣膜的感兴趣区域内的钙化病变包括：
检测心脏瓣膜的感兴趣区域中的具有大于钙阈值的强度值的体素。
11.根据权利要求10的方法，其中分割医学图像数据中心脏瓣膜的感兴趣区域内的钙化病变进一步包括：
基于医学图像数据的心脏瓣膜的感兴趣区域中的强度柱状图确定钙阈值。
12.根据权利要求11的方法，其中基于医学图像数据的心脏瓣膜的感兴趣区域中的强度柱状图确定钙阈值包括：
确定医学图像数据的心脏瓣膜的感兴趣区域中的强度柱状图；以及
使用已训练的回归函数基于医学图像数据的心脏瓣膜的感兴趣区域中的强度柱状图计算钙阈值。
13.根据权利要求11的方法，其中基于医学图像数据的心脏瓣膜的感兴趣区域中的强度柱状图确定钙阈值包括：
确定医学图像数据的心脏瓣膜的感兴趣区域中的强度柱状图；
基于医学图像数据的心脏瓣膜的感兴趣区域中的强度柱状图在训练图像的数据库中识别多个最近邻训练图像；以及
计算与所述多个最近邻训练图像相关联的钙阈值的平均值。
14.根据权利要求1的方法，其中产生心脏瓣膜和钙化病变的组合体积模型包括：
将分割的钙化病变映射到心脏瓣膜的解剖表面模型；以及
将心脏瓣膜的解剖表面模型拉伸到预定厚度。
15.一种用于心脏瓣膜介入规划的装置，包括：
处理器；
存储计算机程序指令的存储器，当计算机程序指令被所述处理器执行时使得所述处理器实施包括如下各项的操作：
从患者的医学图像数据估计心脏瓣膜的解剖表面模型，
在医学图像数据中分割心脏瓣膜内的钙化病变，以及
产生心脏瓣膜和钙化病变的组合体积模型；以及
3D打印机，用于产生心脏瓣膜和钙化病变的3D打印模型，
其中产生心脏瓣膜和钙化病变的组合体积模型包括：
将分割的钙化病变映射到心脏瓣膜的解剖表面模型；以及
将心脏瓣膜的解剖表面模型拉伸到预定厚度。