基于心率的肺影像组学的确定方法及装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开涉及一种基于心率的肺影像组学的确定方法，涉及心肺领域，所述的基于心率的肺影像组学的确定方法，包括：获取多个慢性阻塞性肺疾病等级的胸部影像图像及其对应的心率；计算所述胸部影像图像的肺影像组学数据；基于所述心率及预设筛选模型对所述肺影像组学数据行筛选，得到筛选的肺影像组学；根据所述筛选的肺影像组学在多个慢性阻塞性肺疾病等级下组间的显著性及显著性设定关系确定影响心率的肺影像组学。本公开实施例可确定影响心率的肺影像组学，以便更好揭示心肺的关系。以便更好揭示心肺的关系。以便更好揭示心肺的关系。

【技术实现步骤摘要】
therapy on heart rate and QT time
‑
series in hypoxic patients with chronic obstructive pulmonary disease.[J].Clinical Physiology&Functional Imaging,2010,31(6):431
‑
439.
[0009][5]GOLD 2021:Global initiative for chronic obstructive lung disease,2021.
[0010][6]Camargo AD,Justino T,Andrade C D,et al.Chester Step Test in Patients With COPD:Reliability and Correlation With Pulmonary Function Test Results[J].Respiratory Care,2011,56(7):995
‑
1001.
[0011][7]Cheng S T,Wu Y K,Yang M C,et al.Pulmonary rehabilitation improves heart rate variability at peak exercise,exercise capacity and health
‑
related quality of life in chronic obstructive pulmonary disease[J].Heart&Lung the Journal of Critical Care,2014,43(3):249
‑
255.
[0012][8]Stein P K,Nelson P,Rottman J N,et al.Heart Rate Variability Reflects Severity of COPD in PiZ α1
‑
Antitrypsin Deficiency[J].Chest,1998,113(2):327
‑
333.
[0013][9]Josephs L,Culliford D,Johnson M,et al.COPD overdiagnosis in primary care:a UK observational study of consistency of airflow obstruction[J].npj Primary Care Respiratory Medicine.
[0014][10]Rintaro O,Tsuneo Y,Hiroshi H,et al.3D
‑
measurement of tracheobronchial angles on inspiratory and expiratory chest CT in COPD:respiratory changes and correlation with airflow limitation[J].International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease,2018,13:2399
‑
2407.
[0015][11]Q.Li,L.Chen,X.Li,X.Lv,S.Xia,Y.Kang,PRF
‑
RW:a progressive random forest
‑
based random walk approach for interactive semi
‑
automated pulmonary lobes segmentation,Int.J.Mach.Learn.Cybern.,11(2020),2221
‑
2235.
[0016][12]Y Ohno,Aoyagi K,Takenaka D,et al.Machine learning for lung CT texture analysis:Improvement of inter
‑
observer agreement for radiological finding classification in patients with pulmonary diseases[J].European Journal of Radiology,2021,134:109410.
[0017][13]Lynch D A.Progress in Imaging COPD,2004
‑
2014[J].Chronic Obstructive Pulmonary Diseases Journal of the Copd Foundation,2014,1(1):73.
[0018][14]Occhipinti M,Paoletti M,Bartholmai B J,et al.Spirometric assessment of emphysema presence and severity as measured by quantitative CT and CT
‑
based radiomics in COPD[J].Respiratory research,2019,20(1).
[0019][15]Refaee T,Wu G,Ibrahim A,et al.The Emerging Role of Radiomics in COPD and Lung Cancer[J].Respiration,2020,99(2):1
‑
9.
[0020][16]Wheeler A,Zanobetti A,Gold D R,et al.The relationship between ambient air pollution and heart rate variability differs for individuals with heart and pulmonary disease[J].Environmental Health Perspectives,2006,114(4):
560
‑
566.
[0021][17]Bianchim M S,Sperandio E F,Martinhao G S,et al.Correlation between heart rate variability and pulmonary function adjusted by confounding factors in healthy adults[J].Brazilian Journal of Medical and Biological Researc本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于心率的肺影像组学的确定方法，其特征在于，包括：获取多个慢性阻塞性肺疾病等级的胸部影像图像及其对应的心率；计算所述胸部影像图像的肺影像组学数据；基于所述心率及预设筛选模型对所述肺影像组学数据行筛选，得到筛选的肺影像组学；根据所述筛选的肺影像组学在多个慢性阻塞性肺疾病等级下组间的显著性及显著性设定关系确定影响心率的肺影像组学。2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，在所述获取多个慢性阻塞性肺疾病等级的胸部影像图像及其对应的心率之前，对所述心率进行筛选，其筛选方法，包括：统计在心电正常下的多个慢性阻塞性肺疾病等级的心率区间；若所述心率在所述心率区间内，则保留所述胸部影像图像及其对应的心率；否则，删除所述胸部影像图像及其对应的心率。3.根据权利要求1或2所述的确定方法，其特征在于，所述计算所述胸部影像图像的肺影像组学数据的方法，包括：对所述胸部影像图像进行肺区域分割，得到肺区域图像；基于所述肺区域图像及预设组学计算模型，得到所述肺影像组学数据；以及/或，所述对所述胸部影像图像进行肺区域分割，得到肺区域图像的方法，包括:利用预设肺区域分割模型，对所述胸部影像图像进行肺区域分割得到肺区域掩码图像；根据所述胸部影像图像及所述肺区域掩码图像得到肺区域图像；以及/或，所述基于所述肺区域图像及预设组学计算模型，得到所述肺影像组学数据的方法，包括：确定肺衍生图像的类型及组学类；将所述肺区域图像确定为肺原始图像，根据所述肺衍生图像的类型及所述肺原始图像确定肺衍生图像；分别根据所述组学类及所述预设组学计算模型确定所述肺原始图像及所述肺衍生图像对应的肺影像组学数据。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的确定方法，其特征在于，所述基于所述心率及预设筛选模型对所述肺影像组学数据行筛选，得到筛选的肺影像组学的方法，包括：将所述心率作为状态量，利用所述预设组学计算模型对所述肺影像组学数据行筛选，得到筛选的肺影像组学。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述筛选的肺影像组学在多个慢性阻塞性肺疾病等级下组间的显著性及显著性设定关系确定影响心率的肺影像组学的方法，包括：获取显著性设定条件；分别确定所述筛选的肺影像组学在多个慢性阻塞性肺疾病等级下多个组间的显著性；若所述多个组间的显著性都满足所述显著性设定条件，则将所述满足所述显著性设定
条件的所述筛选的肺影像组学确定为第一组待确定的肺影像组学；确定所述第一组待确定的肺影像组学的数目；若所述数目大于1，则分别计算所述第一组待确定的肺影像组学对应的组间的显著性的多个显著性总和；确定所述多个显著性总和中最小的显著性总和；将所述最小的第一显著性总和对应的第一组待确定的肺影像组学确定为影响心率的肺影像组学；若所述数目为1，则将所述第一组待确定的肺影像组学确定为影响心率的肺影像组学。6.根据权利要求5所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述筛选的肺影像组学在多个慢性阻塞性肺疾病等级下组间的显著性及显著性设定关系确定影响心率的肺影像组学的方法，还包括：若所述多个组间...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，杨英健，康雁，李玮，李强，郭英委，刘虎，雷亮，郑小丽，
申请(专利权)人：深圳技术大学，
类型：发明
国别省市：