智能肺气肿诊断信息处理系统及方法、信息数据处理终端技术方案

本发明专利技术属于诊断信息评估技术领域，公开了一种智能肺气肿诊断信息处理系统及方法、信息数据处理终端，肺部图采集模块、呼吸频率采集模块、声音采集模块、中央控制模块、标注模块、测试模块、诊断模块、评估模块、显示模块。本发明专利技术通过标注模块不仅可以节约医生诊断的时间、提高诊断效率，同时可以满足肺气肿病灶自动标注的需求，大幅减轻医生标注图像数据的工作量，该方法在建设呼吸系统疾病的标准影像数据集方面具有重要意义；并且简化了肺气肿诊疗过程中的流程，降低了患者看病费用；同时，通过测试模块减少了人工指导的差异性，大大提高了肺功能测试的应用范围；能够有效避免肺功能测试出现无效的情况，提高了肺功能测试的准确性。

Intelligent pulmonary emphysema diagnosis information processing system and method, information data processing terminal

The invention belongs to the technical field of diagnosis information evaluation, and discloses an intelligent pulmonary emphysema diagnosis information processing system and method, information data processing terminal, pulmonary diagram collection module, respiratory frequency collection module, sound collection module, central control module, annotation module, test module, diagnosis module, evaluation module and display module. Through the annotation module, the invention can not only save the diagnosis time and improve the diagnosis efficiency of doctors, but also meet the needs of automatic annotation of pulmonary emphysema focus and greatly reduce the workload of annotation image data of doctors. The method is of great significance in the construction of standard image data set of respiratory system diseases, simplifies the process of diagnosis and treatment of pulmonary emphysema and reduces the number of patients At the same time, through the test module, the difference of manual guidance is reduced, and the application scope of pulmonary function test is greatly improved. It can effectively avoid the invalid situation of pulmonary function test and improve the accuracy of pulmonary function test.

【技术实现步骤摘要】
智能肺气肿诊断信息处理系统及方法、信息数据处理终端
本专利技术属于诊断信息评估
，尤其涉及一种智能肺气肿诊断信息处理系统及方法、信息数据处理终端。
技术介绍
目前，最接近的现有技术：肺气肿是指终末细支气管远端的气道弹性减退，过度膨胀、充气和肺容积增大或同时伴有气道壁破坏的病理状态。按其发病原因肺气肿有如下几种类型：老年性肺气肿、代偿性肺气肿、间质性肺气肿、灶性肺气肿、旁间隔性肺气肿、阻塞性肺气肿。早期可无症状或仅在劳动、运动时感到气短。随着肺气肿进展，呼吸困难程度随之加重，以至稍一活动甚或完全休息时仍感气短。患者感到乏力、体重下降、食欲减退、上腹胀满。伴有咳嗽、咳痰等症状，典型肺气肿者胸廓前后径增大，呈桶状胸，呼吸运动减弱，语音震颤减弱，叩诊过清音，心脏浊音界缩小，肝浊音界下移，呼吸音减低，有时可听到干、湿啰音，心音低远。然而，现有肺气肿诊断过程中不能在CT影像上标记出肺气肿的位置和区域大小等信息；同时，在肺功能测试过程中，受试者通常是在医护人员的指导下进行呼吸，这就为限制了肺功能测试的应用范围；且人为指导差异性大，降低了肺功能测试结果准确性。综上所述，现有技术存在的问题是：现有肺气肿诊断过程中不能在CT影像上标记出肺气肿的位置和区域大小等信息；同时，在肺功能测试过程中，受试者通常是在医护人员的指导下进行呼吸，这就为限制了肺功能测试的应用范围；且人为指导差异性大，降低了肺功能测试结果准确性。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种智能肺气肿诊断信息处理系统及方法、信息数据处理终端。本专利技术是这样实现的，一种智能肺气肿诊断信息处理系统，所述智能肺气肿诊断信息处理系统包括：肺部图采集模块，与中央控制模块连接，用于通过CT检查仪采集患者肺部CT图像；呼吸频率采集模块，与中央控制模块连接，用于通过呼吸检测仪采集患者呼吸频率数据；声音采集模块，与中央控制模块连接，用于通过声音传感器采集患者声音数据；中央控制模块，与肺部图采集模块、呼吸频率采集模块、声音采集模块、标注模块、测试模块、诊断模块、评估模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；标注模块，与中央控制模块连接，用于通过标注程序对采集的CT图像标注肺气肿区域；测试模块，与中央控制模块连接，用于通过测试设备对患者肺功能进行测试；诊断模块，与中央控制模块连接，用于通过诊断程序根据采集的数据对患者肺气肿进行诊断；评估模块，与中央控制模块连接，用于通过评估程序对患者肺气肿诊断结果进行评估；显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示采集的患者肺部CT图像、呼吸频率、声音数据及标注结果、测试结果、诊断结果、评估结果。进一步，所述肺部图采集模块包括：图像采集模块，与图像处理模块连接，通过CT获取肺部的图像；图像处理模块，与图像处理模块连接，利用相关的模块对肺部图像进行处理；图像编码模块，与图像处理模块连接，将处理完成的图像进行编码；图像处理模块，与图像采集模块、图像处理模块、图像编码模块、图像压缩模块和图像传输模块连接，用以协调各个模块的正常运行；图像压缩模块，与图像处理模块连接，将编码完成的图像进行压缩；图像传输模块，与图像处理模块连接，将压缩完成的图像信息进行传递。进一步，所述图像处理模块包括：直方图分析模块，对图像的灰度分布进行描述，包括灰度均值、标准差；图像清晰度增强模块，利用低通滤波、高通滤波、边缘检测等方法对肺部图像进行增强；轮廓特征提取模块，对肺部图像的边部信息进行提取，其评价标准为轮廓提取精度、速度和稳定性；颜色空间转换模块，对图像进行灰度处理和彩色处理。进一步，所述声音采集模块包括：声音信号源识别模块，根据信号源之间的统计独立特性结合观测信号，将信号源分离出来；声音信号切换模块，将采集的语音信号转成成系统识别的语音信号，方便进行处理识别；声音去噪模块，通过利用相应的算法对进行声音进行去噪；声音增益模块，通过利用相应的软件，实现对音频的自动增益。进一步，所述评估模块包括：病症特征信息存储模块，储存大量相关的肺部相关的病症特征信息；特征获取模块，提取检测出来的肺部特征信息和储存在储存模块中的特征；特征信息比对模块，将提取完成后的特征信息建立相应的样本，对两个样本的相似度进行计算。；特征相似度计算模块，通过利用相似度计算公式，计算两者特征的相似数值；病情预测模块，根据计算出的相似数值进行判别，并且根据检测的肺部的相关信息，预测症状情况的未来变化；评估结果输出模块，将相关的数据信息进行整理分类，并且将排版好的信息输出。本专利技术的另一目的在于提供一种执行所述智能肺气肿诊断信息处理系统的智能肺气肿诊断信息处理方法，所述智能肺气肿诊断信息处理方法包括以下步骤：第一步，通过肺部图采集模块利用CT检查仪采集患者肺部CT图像；通过呼吸频率采集模块利用呼吸检测仪采集患者呼吸频率数据；通过声音采集模块利用声音传感器采集患者声音数据；第二步，中央控制模块通过标注模块利用标注程序对采集的CT图像标注肺气肿区域；第三步，通过测试模块利用测试设备对患者肺功能进行测试；第四步，通过诊断模块利用诊断程序根据采集的数据对患者肺气肿进行诊断；第五步，通过评估模块利用评估程序对患者肺气肿诊断结果进行评估；第六步，通过显示模块利用显示器显示采集的患者肺部CT图像、呼吸频率、声音数据及标注结果、测试结果、诊断结果、评估结果。进一步，所述智能肺气肿诊断信息处理方法的标注方法如下：(1)通过图像处理程序完成图像影像报告、CT图像序列输入和图像标准化预处理；(2)在语音语义提取程序中根据词典的技术和规则模式匹配技术提取影像报告中的特征信息，即有关肺气肿描述的信息；(3)在肺气肿病灶提取程序中先对肺进行区域式划分，右肺由上自下每个区域的宽度相同，左肺在中间将分成两个区域；然后在肺部区域进行聚类分析提取肺气肿病灶；(4)根据步骤(3)计算结果计算得到各区域CT阈值，在输出与显示器中将各区域肺气肿区域标注出来，然后根据各区域CT阈值对各区域肺气肿及健康区域进行蒙色，同时对各区域肺气肿病灶位置精确定位，将肺气肿区域显示在CT图像中，并给出肺功能定量分析报告。进一步，所述智能肺气肿诊断信息处理方法的测试方法如下：1)从呼吸检测模型中选择当前呼吸检测阶段，所述呼吸检测模型包括多个呼吸检测阶段；2)根据指示器输出的当前呼吸方式引导信号的方法进行呼吸，所述指示器在不同的呼吸检测阶段输出不同的呼吸方式引导信号；3)采集当前呼吸检测阶段中的呼吸数据；4)对所述呼吸数据进行计算，与预设条件进行比较，得到处理结果，所述指示器根据所述处理结果输出呼吸方式引导信号。本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述智能肺气肿本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能肺气肿诊断信息处理系统，其特征在于，所述智能肺气肿诊断信息处理系统包括：/n肺部图采集模块，与中央控制模块连接，用于通过CT检查仪采集患者肺部CT图像；/n呼吸频率采集模块，与中央控制模块连接，用于通过呼吸检测仪采集患者呼吸频率数据；/n声音采集模块，与中央控制模块连接，用于通过声音传感器采集患者声音数据；/n中央控制模块，与肺部图采集模块、呼吸频率采集模块、声音采集模块、标注模块、测试模块、诊断模块、评估模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；/n标注模块，与中央控制模块连接，用于通过标注程序对采集的CT图像标注肺气肿区域；/n测试模块，与中央控制模块连接，用于通过测试设备对患者肺功能进行测试；/n诊断模块，与中央控制模块连接，用于通过诊断程序根据采集的数据对患者肺气肿进行诊断；/n评估模块，与中央控制模块连接，用于通过评估程序对患者肺气肿诊断结果进行评估；/n显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示采集的患者肺部CT图像、呼吸频率、声音数据及标注结果、测试结果、诊断结果、评估结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能肺气肿诊断信息处理系统，其特征在于，所述智能肺气肿诊断信息处理系统包括：
肺部图采集模块，与中央控制模块连接，用于通过CT检查仪采集患者肺部CT图像；
呼吸频率采集模块，与中央控制模块连接，用于通过呼吸检测仪采集患者呼吸频率数据；
声音采集模块，与中央控制模块连接，用于通过声音传感器采集患者声音数据；
中央控制模块，与肺部图采集模块、呼吸频率采集模块、声音采集模块、标注模块、测试模块、诊断模块、评估模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
标注模块，与中央控制模块连接，用于通过标注程序对采集的CT图像标注肺气肿区域；
测试模块，与中央控制模块连接，用于通过测试设备对患者肺功能进行测试；
诊断模块，与中央控制模块连接，用于通过诊断程序根据采集的数据对患者肺气肿进行诊断；
评估模块，与中央控制模块连接，用于通过评估程序对患者肺气肿诊断结果进行评估；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示采集的患者肺部CT图像、呼吸频率、声音数据及标注结果、测试结果、诊断结果、评估结果。


2.如权利要求1所述的智能肺气肿诊断信息处理系统，其特征在于，所述肺部图采集模块包括：
图像采集模块，与图像处理模块连接，通过CT获取肺部的图像；
图像处理模块，与图像处理模块连接，利用相关的模块对肺部图像进行处理；
图像编码模块，与图像处理模块连接，将处理完成的图像进行编码；
图像处理模块，与图像采集模块、图像处理模块、图像编码模块、图像压缩模块和图像传输模块连接，用以协调各个模块的正常运行；
图像压缩模块，与图像处理模块连接，将编码完成的图像进行压缩；
图像传输模块，与图像处理模块连接，将压缩完成的图像信息进行传递。


3.如权利要求2所述的智能肺气肿诊断信息处理系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：
直方图分析模块，对图像的灰度分布进行描述，包括灰度均值、标准差；
图像清晰度增强模块，利用低通滤波、高通滤波、边缘检测等方法对肺部图像进行增强；
轮廓特征提取模块，对肺部图像的边部信息进行提取，其评价标准为轮廓提取精度、速度和稳定性；
颜色空间转换模块，对图像进行灰度处理和彩色处理。


4.如权利要求1所述的智能肺气肿诊断信息处理系统，其特征在于，所述声音采集模块包括：
声音信号源识别模块，根据信号源之间的统计独立特性结合观测信号，将信号源分离出来；
声音信号切换模块，将采集的语音信号转成成系统识别的语音信号，方便进行处理识别；
声音去噪模块，通过利用相应的算法对进行声音进行去噪；
声音增益模块，通过利用相应的软件，实现对音频的自动增益。


5.如权利要求1所述的智能肺气肿诊断信息处理系统，其特征在于，所述评估模块包括：
病症特征信息存储模块，储存大量相关的肺部相关的病症特征信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢梦双，王伟，肖伟，
申请(专利权)人：山东大学齐鲁医院，
类型：发明
国别省市：山东;37