一种单肺叶的小气道病变判断方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种单肺叶的小气道病变判断方法和装置，涉及生物医学工程领域，一种单肺叶的小气道病变判断方法，包括：获取全吸气相肺部图像的第一肺叶分割图像；获取全呼气相肺部图像的第二肺叶分割图像；分别提取所述第一肺叶分割图像中多个带有CT值的全吸气相单肺叶；分别提取所述第二肺叶分割图像中多个带有CT值的全呼气相单肺叶；分别对相应位置的所述全吸气相单肺叶和所述全呼气相单肺叶进行配准，得到配准后的全吸气相单肺叶和配准后的全呼气相单肺叶；对所述配准后的全吸气相单肺叶和所述配准后的全呼气相单肺叶的CT值分别与吸气相设定阈值和呼气相设定阈值进行比较。以解不能判断小气道病变在具体肺叶上分布问题。

A method and device for the diagnosis of small airway lesions in one lung lobe

【技术实现步骤摘要】
一种单肺叶的小气道病变判断方法和装置
本专利技术涉及生物医学工程领域，具体说是一种单肺叶的小气道病变判断方法和装置。
技术介绍
面向呼吸专科医联体的人工智能诊断分析是精准医疗的重要组成，呼吸科与影像科医生云端交流互动是迈向在线时代和分级诊疗的必然趋势。慢性阻塞性肺病(COPD)是一种渐进性的肺部疾病，慢性阻塞性肺病预计到2030年将成为全球第三大死因。功能性小气道疾病(functionalsmallairwaysdisease，fSAD)为直径小于2-3mm的气道，大约第4级终末细支气管和呼吸细支气管，正常人中小气道阻力占呼吸道总阻力的比例较小，而哮喘和慢阻肺患者中小气道是导致气道阻力增加的主要因素。研究表明在COPD中，fSAD与肺气肿破坏的关系表明，终末支气管炎(fSAD)的缩小和消失先于COPD肺气肿的破坏，因此fSAD的病变要先于肺气肿疾病。文献[4]给出了正常区域、fSAD区域和肺气肿区域相互转化的计算模型，如尽早检查出fSAD，在一定程度上可避免COPD肺气肿的形成，若果小气道出现纤维化、变形、狭窄甚至闭合,此时小气道的功能已不可逆。正如SalmanSiddiqui&OmarSUsmani指出的，由于小气道的直径较小导致难以观测，对于小气道的测量也是一个巨大的挑战。小气道评估的主要技术有肺量计测定法、体积描记法，单次呼吸氮洗法、脉冲震荡法(IOS)、重复呼吸氮气冲洗法(MBN2W)、多流量呼吸的一氧化氮、痰液诱导、高分辨率CT、吸入超极化气体磁共振成像、核素成像、经支气管镜活检和支气管肺泡灌洗等。目前，COPD存在严重诊断不足和治疗不足，如果可先检查出fSAD或COPD在具体肺叶上的分布，可针对具体肺叶进行靶向治疗在在临床上是具有很大的应用价值。然而，fSAD往往在COPD的早期，且在临床无明显的症状，由于fSAD的横截面积小于CT等传统肺部成像技术的空间分辨率，常规肺功能检查多不能发现fSAD，因此SAD在患者体内的研究非常困难。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种单肺叶的小气道病变判断方法和装置，以解传统的小气道病变判断方法是基于整个肺部进行判断，不能基于单肺叶进行判断，导致不能判断小气道病变在具体肺叶上分布问题。第一方面，本专利技术提供一种单肺叶的小气道病变判断方法，包括：获取全吸气相肺部图像的第一肺叶分割图像；获取全呼气相肺部图像的第二肺叶分割图像；分别提取所述第一肺叶分割图像中多个带有CT值的全吸气相单肺叶；分别提取所述第二肺叶分割图像中多个带有CT值的全呼气相单肺叶；分别对相应位置的所述全吸气相单肺叶和所述全呼气相单肺叶进行配准，得到配准后的全吸气相单肺叶和配准后的全呼气相单肺叶；对所述配准后的全吸气相单肺叶和所述配准后的全呼气相单肺叶的CT值分别与吸气相设定阈值和呼气相设定阈值进行比较；若所述配准后的全吸气相单肺叶的CT值小于所述吸气相设定阈值以及所述配准后的全呼气相单肺叶的CT值小于所述呼气相设定阈值，则认为此区域存在小气道病变；否则，则认为此区域不存在小气道病变。优选地，所述获取全吸气相肺部图像的第一肺叶分割图像以及所述获取全呼气相肺部图像的第二肺叶分割图像之前，还包括：对所述全吸气相肺部图像以及所述全呼气相肺部图像进行分割，得到所述第一肺叶分割图像和所述第二肺叶分割图像；以及/或所述全吸气相肺部图像以及所述全呼气相肺部图像进行分割，得到所述第一肺叶分割图像和所述第二肺叶分割图像的方法，包括：获取所述全吸气相肺部图像在矢状面下的肺叶裂隙特征、在冠状面下的肺叶裂隙特征以及在横断面下的肺叶裂隙特征；利用全吸气相肺部图像的矢状面、冠状面以及横断面下任意二个的肺叶裂隙特征对第三个肺叶裂隙特征进行校正；利用校正后的肺叶裂隙特征对所述全吸气相肺部图像进行分割；获取所述全呼气相肺部图像在矢状面下的肺叶裂隙特征、在冠状面下的肺叶裂隙特征以及在横断面下的肺叶裂隙特征；利用所述全呼气相肺部图像的矢状面、冠状面以及横断面下任意二个的肺叶裂隙特征对第三个肺叶裂隙特征进行校正；利用校正后的肺叶裂隙特征对全呼气相肺部图像进行分割。优选地，所述分别提取所述第一肺叶分割图像中多个带有CT值的全吸气相单肺叶；以及所述分别提取所述第二肺叶分割图像中多个带有CT值的全呼气相单肺叶的方法为：确定所述第一肺叶分割图像拟提取的肺叶以及所述第二肺叶分割图像拟提取的肺叶；分别对所述第一肺叶分割图像和所述第二肺叶分割图像的肺叶进行标记；根据所述标记后的第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶和所述全吸气相肺部图像得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶；根据所述标记后的第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶和所述全呼气相肺部图像得到所述多个带有CT值的全呼气相单肺叶。优选地，所述分别对所述第一肺叶分割图像和所述第二肺叶分割图像的肺叶进行标记；根据所述标记后的第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶和全吸气相肺部图像得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶的具体方法为：根据所述第一肺叶分割图像得到第一掩码图像，并根据所述第一掩码图像和所述第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到标记的第一掩码图像，利用所述标记的第一掩码图像乘以所述全吸气相肺部图像，得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶；以及/或根据所述第一肺叶分割图像得到第一掩码图像，并根据所述第一掩码图像和所述第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到标记的第一掩码图像的具体方法为：对所述第一肺叶分割图像进行掩码处理，得到所述第一肺叶分割图像的每个肺叶的第一掩码图像，根据所述第一肺叶分割图像的每个肺叶的第一掩码图像的预设掩码值以及所述第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到所述标记的第一掩码图像；并将所述标记的第一掩码图像内的像素置1，以及将所述标记的第一掩码图像之外的所述肺叶分割图像的区域的像素置0；以及/或根据所述标记后的第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶和全呼气相肺部图像得到所述多个带有CT值的全呼气相单肺叶的具体方法为：根据所述第二肺叶分割图像得到第二掩码图像，并根据所述第二掩码图像和所述第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到标记的第二掩码图像，利用所述标记的第二掩码图像乘以所述全呼气相肺部图像，得到所述多个带有CT值的全呼气相单肺叶；以及/或根据所述第二肺叶分割图像得到第二掩码图像，并根据所述第二掩码图像和所述第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到标记的第二掩码图像的具体方法为：对所述第二肺叶分割图像进行掩码处理，得到所述第二肺叶分割图像的每个肺叶的第二掩码图像，根据所述第二肺叶分割图像的每个肺叶的第二掩码图像的预设掩码值以及所述第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到所述标记的第二掩码图像；并将所述标记的第二掩码图像内的像素置1，以及将所述标记的第二掩码图像之外的所述肺叶分割图像的区域的像素置0。优选地，利用所述标记的第一掩码图像乘以所述全吸气相肺部图像，得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种单肺叶的小气道病变判断方法，其特征在于，包括：/n获取全吸气相肺部图像的第一肺叶分割图像；/n获取全呼气相肺部图像的第二肺叶分割图像；/n分别提取所述第一肺叶分割图像中多个带有CT值的全吸气相单肺叶；/n分别提取所述第二肺叶分割图像中多个带有CT值的全呼气相单肺叶；/n分别对相应位置的所述全吸气相单肺叶和所述全呼气相单肺叶进行配准，得到配准后的全吸气相单肺叶和配准后的全呼气相单肺叶；/n对所述配准后的全吸气相单肺叶和所述配准后的全呼气相单肺叶的CT值分别与吸气相设定阈值和呼气相设定阈值进行比较；/n若所述配准后的全吸气相单肺叶的CT值小于所述吸气相设定阈值以及所述配准后的全呼气相单肺叶的CT值小于所述呼气相设定阈值，则认为此区域存在小气道病变；/n否则，则认为此区域不存在小气道病变。/n

【技术特征摘要】
1.一种单肺叶的小气道病变判断方法，其特征在于，包括：
获取全吸气相肺部图像的第一肺叶分割图像；
获取全呼气相肺部图像的第二肺叶分割图像；
分别提取所述第一肺叶分割图像中多个带有CT值的全吸气相单肺叶；
分别提取所述第二肺叶分割图像中多个带有CT值的全呼气相单肺叶；
分别对相应位置的所述全吸气相单肺叶和所述全呼气相单肺叶进行配准，得到配准后的全吸气相单肺叶和配准后的全呼气相单肺叶；
对所述配准后的全吸气相单肺叶和所述配准后的全呼气相单肺叶的CT值分别与吸气相设定阈值和呼气相设定阈值进行比较；
若所述配准后的全吸气相单肺叶的CT值小于所述吸气相设定阈值以及所述配准后的全呼气相单肺叶的CT值小于所述呼气相设定阈值，则认为此区域存在小气道病变；
否则，则认为此区域不存在小气道病变。


2.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，所述获取全吸气相肺部图像的第一肺叶分割图像以及所述获取全呼气相肺部图像的第二肺叶分割图像之前，还包括：
对所述全吸气相肺部图像以及所述全呼气相肺部图像进行分割，得到所述第一肺叶分割图像和所述第二肺叶分割图像；以及/或
所述全吸气相肺部图像以及所述全呼气相肺部图像进行分割，得到所述第一肺叶分割图像和所述第二肺叶分割图像的方法，包括：
获取所述全吸气相肺部图像在矢状面下的肺叶裂隙特征、在冠状面下的肺叶裂隙特征以及在横断面下的肺叶裂隙特征；利用全吸气相肺部图像的矢状面、冠状面以及横断面下任意二个的肺叶裂隙特征对第三个肺叶裂隙特征进行校正；利用校正后的肺叶裂隙特征对所述全吸气相肺部图像进行分割；
获取所述全呼气相肺部图像在矢状面下的肺叶裂隙特征、在冠状面下的肺叶裂隙特征以及在横断面下的肺叶裂隙特征；利用所述全呼气相肺部图像的矢状面、冠状面以及横断面下任意二个的肺叶裂隙特征对第三个肺叶裂隙特征进行校正；利用校正后的肺叶裂隙特征对全呼气相肺部图像进行分割。


3.根据权利要求1或2所述的判断方法，其特征在于，所述分别提取所述第一肺叶分割图像中多个带有CT值的全吸气相单肺叶；以及所述分别提取所述第二肺叶分割图像中多个带有CT值的全呼气相单肺叶的方法为：
确定所述第一肺叶分割图像拟提取的肺叶以及所述第二肺叶分割图像拟提取的肺叶；
分别对所述第一肺叶分割图像和所述第二肺叶分割图像的肺叶进行标记；
根据所述标记后的第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶和所述全吸气相肺部图像得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶；
根据所述标记后的第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶和所述全呼气相肺部图像得到所述多个带有CT值的全呼气相单肺叶。


4.根据权利要求3所述的判断方法，其特征在于：
所述分别对所述第一肺叶分割图像和所述第二肺叶分割图像的肺叶进行标记；根据所述标记后的第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶和全吸气相肺部图像得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶的具体方法为：根据所述第一肺叶分割图像得到第一掩码图像，并根据所述第一掩码图像和所述第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到标记的第一掩码图像，利用所述标记的第一掩码图像乘以所述全吸气相肺部图像，得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶；以及/或
根据所述第一肺叶分割图像得到第一掩码图像，并根据所述第一掩码图像和所述第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到标记的第一掩码图像的具体方法为：对所述第一肺叶分割图像进行掩码处理，得到所述第一肺叶分割图像的每个肺叶的第一掩码图像，根据所述第一肺叶分割图像的每个肺叶的第一掩码图像的预设掩码值以及所述第一肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到所述标记的第一掩码图像；并将所述标记的第一掩码图像内的像素置1，以及将所述标记的第一掩码图像之外的所述肺叶分割图像的区域的像素置0；
以及/或
根据所述标记后的第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶和全呼气相肺部图像得到所述多个带有CT值的全呼气相单肺叶的具体方法为：根据所述第二肺叶分割图像得到第二掩码图像，并根据所述第二掩码图像和所述第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到标记的第二掩码图像，利用所述标记的第二掩码图像乘以所述全呼气相肺部图像，得到所述多个带有CT值的全呼气相单肺叶；以及/或
根据所述第二肺叶分割图像得到第二掩码图像，并根据所述第二掩码图像和所述第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到标记的第二掩码图像的具体方法为：对所述第二肺叶分割图像进行掩码处理，得到所述第二肺叶分割图像的每个肺叶的第二掩码图像，根据所述第二肺叶分割图像的每个肺叶的第二掩码图像的预设掩码值以及所述第二肺叶分割图像中拟提取的肺叶的标记得到所述标记的第二掩码图像；并将所述标记的第二掩码图像内的像素置1，以及将所述标记的第二掩码图像之外的所述肺叶分割图像的区域的像素置0。


5.根据权利要求4所述的判断方法，其特征在于：
利用所述标记的第一掩码图像乘以所述全吸气相肺部图像，得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶的具体方法为：
依次利用所在相同层数的所述标记的第一掩码图像乘以所述全吸气相肺部图像得到一层所述带有CT值的全吸气相单肺叶，将若干层所述带有CT值的全吸气相单肺叶进行三维重建，得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶；以及/或
利用所述标记的第二掩码图像乘以所述全呼气相肺部图像，得到所述多个带有CT值的全呼气相单肺叶的具体方法为：
依次利用所在相同层数的所述标记的第二掩码图像乘以所述全呼气相肺部图像得到一层所述带有CT值的全呼气相单肺叶，将若干层所述带有CT值的全呼气相单肺叶进行三维重建，得到所述多个带有CT值的全呼气相单肺叶。


6.根据权利要求5所述的判断方法，其特征在于：
利用所述标记的第一掩码图像乘以所述全吸气相肺部图像，得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶之前，分别确定所述全吸气相肺部图像的层数和所述标记的第一掩码图像的层数；
判断所述全吸气相肺部图像的层数和所述标记的第一掩码图像的层数是否相等；
若相等，则依次利用所在相同层数的所述标记的第一掩码图像乘以所述全吸气相肺部图像得到一层所述带有CT值的全吸气相单肺叶，将若干层所述带有CT值的全吸气相单肺叶进行三维重建，得到所述多个带有CT值的全吸气相单肺叶...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨英健，郭英委，应立平，郭嘉琦，高宇宁，孟繁聪，康雁，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21