以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术涉及以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法、系统及设备。所述方法包括：获取患者盐水造影电阻抗稀释曲线；将所述患者盐水造影电阻抗稀释曲线输入预先训练的深度学习模型中，生成患者的基于盐水造影重建的SPECT图；所述预先训练的深度学习模型采用下列方法构建：获取盐水造影电阻抗稀释曲线及同时期的SPECT图；采用深度学习模型将所述盐水造影电阻抗稀释曲线生成基于盐水造影重建的SPECT图；通过所述生成基于盐水造影重建的SPECT图与同时期的SPECT图像计算损失，反向传播，更新参数，获得预先训练的深度学习模型。本发明专利技术实现了盐水造影肺灌注图像重建。发明专利技术实现了盐水造影肺灌注图像重建。发明专利技术实现了盐水造影肺灌注图像重建。

【技术实现步骤摘要】
以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及智能医疗
，更具体地，涉及一种以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法、系统、设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]EIT作为一种床旁无创、连续、动态、无辐射的先进肺通气监测技术，主要通过局部电极施加微弱电流，感应通气过程中胸腔生物电阻抗变化，再利用相应的成像算法来监测肺通气功能状态。本课题组在国内最早地开展了盐水造影EIT肺灌注成像相关临床应用研究及研发，区域的阻抗稀释曲线最大下降斜率是目前用来建构肺灌注图像的主要特征参数，但是仍有很大的优化空间，有必要进一步提高成像的准确性。

技术实现思路

[0003]基于上述问题，本研究首次提出以SPECT图像作为标准，开发了一种以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法、系统、设备和计算机可读存储介质，用以提高成像的准确性。
[0004]本申请的目的在于提供一种以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法，所述方法包括：获取患者盐水造影电阻抗稀释曲线；将所述患者盐水本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取患者盐水造影电阻抗稀释曲线；将所述患者盐水造影电阻抗稀释曲线输入预先训练的深度学习模型中，生成患者的基于盐水造影重建的SPECT图；可选的，所述预先训练的深度学习模型采用下列方法构建：获取盐水造影电阻抗稀释曲线及同时期的SPECT图；采用深度学习模型将所述盐水造影电阻抗稀释曲线生成基于盐水造影重建的SPECT图；通过所述生成基于盐水造影重建的SPECT图与同时期的SPECT图像计算损失，反向传播，更新参数，获得预先训练的深度学习模型。2.根据权利要求1所述的以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法，其特征在于，所述方法还包括提取所述患者盐水造影电阻抗稀释曲线多参数特征，将所述患者盐水造影电阻抗稀释曲线提取的多参数特征输入预先训练的深度学习模型中，生成患者的基于盐水造影重建的SPECT图；可选的，所述多参数特征包括下列特征中的一种或几种：曲线最大阻抗下降幅值、曲线下面积、最大斜率、平均传输时间、胸廓形态校正。3.根据权利要求1所述的以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法，其特征在于，所述患者盐水造影电阻抗稀释曲线包括患者盐水造影全局阻抗稀释曲线、患者盐水造影心脏区域阻抗稀释曲线、患者盐水造影肺区域阻抗稀释曲线。4.根据权利要求1所述的以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法，其特征在于，所述深度学习模型为DeepLab或unet，可选的，所述深度学习模型为DeepLab V3。5.根据权利要求2所述的以SPECT为标准的盐水造影肺灌注图像重建方法，其特征在于，所述提取所述患者盐水造影电阻抗稀释曲线多参数特征为采用XGBoost、SVM、逻辑回归、随机森林、GBDT、LightGBM或ANN算法中的一种或几种提取所述患者盐水造影电阻抗稀释曲线多参数特征；可选的，所述方法还包括提取所述患者盐水造影电阻抗稀释曲线多参数特征，将所述多参数特征进行特征融合得到特征融合后的特征，将所述特征融合后的特征输入预先训练的深度学习模型中，生成患者的基于盐水造影重建的SPECT图。6.根据权利要求1
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5任意一项所述的以SPECT为标准的肺灌注图像重建方法，其特征在于，所述方法还包括将所述患者盐水造影...

【专利技术属性】
技术研发人员：何怀武，袁思依，徐梦茹，弥亮玉，隆云，王芊霖，杨莹莹，刘圣均，苏龙翔，汤铂，周元凯，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：