1.一种对预测植入支架后血管形变的预测模型进行训练的方法，其特征在于，所述方法包括：获取颅脑影像训练数据对；所述颅脑影像训练数据对包括植入支架前的术前颅脑影像数据以及植入支架后的术后颅脑影像数据；分别对所述术前颅脑影像数据和所述术后颅脑影像数据进行三维重建处理，得到术前血管模型和术后血管模型；将所述术后颅脑影像数据中支架的位姿信息映射至所述术前血管模型中，生成支架模型；基于所述术前血管模型以及所述支架模型构建目标血管图结构以及基于所述支架模型构建目标支架图结构；其中，所述目标血管图结构上的第一节点为所述术前血管模型中血管壁上的采样点，所述第一节点携带第一物理编码信息；所述目标支架图结构上的第二节点为所述支架模型中支架上的采样点，所述第二节点携带第二物理编码信息；将所述目标血管图结构、所述目标支架图结构以及所述术后血管模型输入到已构建好的图神经网络模型中进行训练，直到达到设定训练结束条件，得到所述预测模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述术前血管模型以及所述支架模型构建目标血管图结构，包括：在所述术前血管模型上标定支架与血管的接触区域；对所述术前血管模型上的血管壁上的顶点进行采样，得到第一节点；针对所述术前血管模型上接触区域的第一节点，基于所述第一节点的节点信息以及支架信息进行物理编码，得到该第一节点的第一物理编码信息；以及，针对所述术前血管模型上非接触区域的第一节点，基于所述第一节点的节点信息进行物理编码，得到该第一节点的第一物理编码信息，以形成所述目标血管图结构。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图神经网络模型包括：编码器、注意力模块以及解码器；所述注意力模块包括多头注意力单元；所述将所述目标血管图结构、所述目标支架图结构以及所述术后血管模型输入到已构建好的图神经网络模型中进行训练，包括：分别将所述目标血管图结构以及所述目标支架图结构输入至所述编码器中进行特征提取，得到血管特征以及支架特征；将所述血管特征以及所述支架特征输入至所述注意力模块中进行特征融合，得到融合特征；将所述融合特征输入至所述解码器中进行解码，得到形变后的血管模型；基于所述术后血管模型以及所述形变后的血管模型计算损失值，并基于所述损失值调整图神经网络模型的模型参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述损失值包括：第一损失值和第二损失值；所述第一损失值通过均方差损失函数计算得到，所述第二损失值通过图一致性正则化项损失函数计算得到。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图神经网络模型包括：TAGConv架构。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述预测模型之后，所述方法还包括：获取待进行血管形变预测的目标血管模型以及至少一个候选支架的候选支架模型；针对每一候选支架模型，基于目标血管模型以及该候选支架模型构建候选血管图结构，以及基于该候选支架模型构建候选支架图结构；针对每一候选支架图结构，将该候选支架图结构以及该候选支架图结构对应的候选血管图结构输入至所述预测模型中进行预测，得到候选血管预测模型；基于各候选血管预测模型从至少一个候选支架中确定出目标支架。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取将所述目标支架植入血管后的实际血管模型；基于所述实际血管模型以及所述目标支架对应的候选血管预测模型对所述预测模型进行优化。
8.一种对预测植入支架后血管形变的预测模型进行训练的装置，其特征在于，所述装置包括：颅脑影像训练数据对获取模块，用于获取颅脑影像训练数据对；所述颅脑影像训练数据对包括植入支架前的术前颅脑影像数据以及植入支架后的术后颅脑影像数据；三维重建模块，用于分别对所述术前颅脑影像数据和所述术后颅脑影像数据进行三维重建处理，得到术前血管模型和术后血管模型；支架模型生成模块，用于将所述术后颅脑影像数据中支架的位姿信息映射至所述术前血管模型中，生成支架模型；图结构构建模块，用于基于所述术前血管模型以及所述支架模型构建目标血管图结构以及基于所述支架模型构建目标支架图结构；其中，所述目标血管图结构上的第一节点为所述术前血管模型中血管壁上的采样点，所述第一节点携带第一物理编码信息；所述目标支架图结构上的第二节点为所述支架模型中支架上的采样点，所述第二节点携带第二物理编码信息；训练模块，用于将所述目标血管图结构、所述目标支架图结构以及所述术后血管模型输入到已构建好的图神经网络模型中进行训练，直到达到设定训练结束条件，得到所述预测模型。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，其配置用于执行程序指令；以及存储器，其配置用于存储所述程序指令，当所述程序指令由所述处理器加载并执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的对预测植入支架后血管形变的预测模型进行训练的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有程序指令，其特征在于，当所述程序指令由处理器加载并执行时，使得处理器执行如权利要求1-7任一项所述的对预测植入支架后血管形变的预测模型进行训练的方法的步骤。
