肺血流检测制造技术

本公开涉及一种肺血流检测

【技术实现步骤摘要】
肺血流检测、定量分析方法及装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及
DR
影像定量分析
，尤其涉及一种肺血流检测
、
定量分析方法及装置
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]数字
X
射线
(Digital X
‑
Ray
，
DR)
影像可以提供高分辨率及实时性的
X
射线图像，已经广泛应用于骨骼系统
、
胸部
、
牙科等检查，如骨折诊断
、
肺部疾病筛查
、
牙齿拍片等
。
[0003]目前，
DR
影像已经成为胸部成像的主要的影像设备
。
肺的血液供应系统由功能性的肺循环
(
肺动脉
、
肺静脉
)
和营养性体循环的支气管循环
(
支气管动脉
、
毛细血管网和支气管静脉
)
构成，从右心室流出的静脉血，经过肺动脉
(
下图
1)
进入肺部，在肺泡毛细血管网处进行进气交换，变成动脉血，经过肺静脉，流入左心房
。
肺血流分析对肺动脉闭锁
、
室间隔缺损和主肺侧支动脉患者的生存率有着重要的意义
。
[0004]因此，有必要基于屏气状态下多时刻的
DR
肺图像进行肺血流检测，以解决目前不能准确地对基于屏气状态下多时刻的
DR
肺图像进行肺血流检测，妨碍进一步基于肺血流进行定量分析的问题
。

技术实现思路

[0005]本公开提出了一种肺血流检测
、
定量分析方法及装置
、
电子设备和存储介质技术方案
。
[0006]根据本公开的一方面，提供了一种肺血流检测方法，包括：获取屏气状态下多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像；
[0007]分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像；
[0008]对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像
。
[0009]优选地，所述分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像的方法，包括：
[0010]获取最大密度投影算法或最大密度投影模型；
[0011]利用所述最大密度投影算法或所述最大密度投影模型，分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像；以及
/
或，
[0012]在所述利用所述最大密度投影算法或所述最大密度投影模型，分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像之前，获取高斯模糊算法或高斯模糊模型；
[0013]分别利用所述高斯模糊算法或所述高斯模糊模型，对所述多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像进行高斯模糊处理，得到对应的多张高斯模糊左肺图像及多张高斯模糊右肺图像；
[0014]利用所述最大密度投影算法或所述最大密度投影模型，分别确定多张高斯模糊左肺图像及多张高斯模糊右肺图像对应的肺血管区域图像
。
[0015]优选地，所述对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像的方法，包括：
[0016]将所述多时刻中心脏收缩期后的心脏舒张期开始时刻对应的肺血管区域图像配置为第一基础图像，并将所述某一时刻之外的其他时刻对应的肺血管区域图像配置为多个第一待处理图像；
[0017]将所述多个第一待处理图像分别减去所述第一基础图像，得到随心脏跳动对应的肺血流分布图像；以及
/
或，
[0018]所述对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像的方法，还包括：
[0019]分别对所述多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像中相邻时刻的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流流速图；以及
/
或，
[0020]所述分别对所述多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像中相邻时刻的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流流速图的方法，包括：
[0021]分别对多张所述左肺图像及右肺图像中相邻的肺血管区域图像进行相减，得到随心脏跳动对应的肺血流流速图；以及
/
或，
[0022]所述对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像的方法，还包括：
[0023]将所述多时刻中心脏收缩期内或心脏舒张期内的任意一时刻对应的肺血管区域图像配置为第二基础图像，并将所述任意一时刻之外的所述心脏收缩期内或所述心脏舒张期内其他时刻对应的肺血管区域图像配置为多个第二待处理图像；
[0024]将所述多个第二待处理图像分别减去所述第二基础图像，得到随心脏跳动对应的心脏收缩期肺血流分布图像或心脏舒张期肺血流分布图像；以及
/
或，
[0025]其中，所述多时刻配置为心脏收缩期与心脏收缩期形成的一个完整心跳周期；以及
/
或，
[0026]还包括：在所述获取屏气状态下多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像之前，还包括：分别对所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像进行肋骨抑制或肋骨消减
。
[0027]优选地，在所述获取屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像之前，对所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像进行左肺及右肺分割，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像；以及
/
或，
[0028]所述对所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像进行左肺及右肺分割，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像的方法，包括：
[0029]所述对所述呼吸过程中多时刻的多张第一
DR
肺图像进行左肺及右肺分割，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像的方法，包括：分别对所述呼吸过程中多时刻的多张第一
DR
肺图像的左侧胸部图像和右侧胸部图像进行肋缘边界
、
肺尖边界及纵隔和横隔边缘检测，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像；或，
[0030]获取预设卷积神经网络的分割模型及用于训练所述分割模型的<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种肺血流检测方法，其特征在于，包括：获取屏气状态下多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像；分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像；对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像
。2.
根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像的方法，包括：获取最大密度投影算法或最大密度投影模型；利用所述最大密度投影算法或所述最大密度投影模型，分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像；以及
/
或，在所述利用所述最大密度投影算法或所述最大密度投影模型，分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像之前，获取高斯模糊算法或高斯模糊模型；分别利用所述高斯模糊算法或所述高斯模糊模型，对所述多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像进行高斯模糊处理，得到对应的多张高斯模糊左肺图像及多张高斯模糊右肺图像；利用所述最大密度投影算法或所述最大密度投影模型，分别确定多张高斯模糊左肺图像及多张高斯模糊右肺图像对应的肺血管区域图像
。3.
根据权利要求1‑2任一项所述的检测方法，其特征在于，所述对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像的方法，包括：将所述多时刻中心脏收缩期后的心脏舒张期开始时刻对应的肺血管区域图像配置为第一基础图像，并将所述某一时刻之外的其他时刻对应的肺血管区域图像配置为多个第一待处理图像；将所述多个第一待处理图像分别减去所述第一基础图像，得到随心脏跳动对应的肺血流分布图像；以及
/
或，所述对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像的方法，还包括：分别对所述多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像中相邻时刻的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流流速图；以及
/
或，所述分别对所述多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像中相邻时刻的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流流速图的方法，包括：分别对多张所述左肺图像及右肺图像中相邻的肺血管区域图像进行相减，得到随心脏跳动对应的肺血流流速图；以及
/
或，所述对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像的方法，还包括：将所述多时刻中心脏收缩期内或心脏舒张期内的任意一时刻对应的肺血管区域图像配置为第二基础图像，并将所述任意一时刻之外的所述心脏收缩期内或所述心脏舒张期内其他时刻对应的肺血管区域图像配置为多个第二待处理图像；将所述多个第二待处理图像分别减去所述第二基础图像，得到随心脏跳动对应的心脏
收缩期肺血流分布图像或心脏舒张期肺血流分布图像；以及
/
或，其中，所述多时刻配置为心脏收缩期与心脏收缩期形成的一个完整心跳周期；以及
/
或，还包括： 在所述获取屏气状态下多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像之前，还包括：分别对所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像进行肋骨抑制或肋骨消减
。4.
根据权利要求1‑3任一项所述的检测方法，其特征在于，在所述获取屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像之前，对所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像进行左肺及右肺分割，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像；以及
/
或，所述对所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像进行左肺及右肺分割，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像的方法，包括：所述对所述呼吸过程中多时刻的多张第一
DR
肺图像进行左肺及右肺分割，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像的方法，包括：分别对所述呼吸过程中多时刻的多张第一
DR
肺图像的左侧胸部图像和右侧胸部图像进行肋缘边界
、
肺尖边界及纵隔和横隔边缘检测，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像；或，获取预设卷积神经网络的分割模型及用于训练所述分割模型的
DR
肺区标签图像；利用所述训练所述分割模型的
DR
肺区标签图像，对所述分割模型进行训练；基于所述训练后的分割模型，完成所述呼吸过程中多时刻的
DR
肺图像的左肺及右肺分割，得到所述屏气状态下多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像；以及
/
或，所述用于训练所述分割模型的
DR
肺区标签图像的确定方法，包括：分别对多张
DR
肺区图像的左侧胸部图像和右侧胸部图像进行肋缘边界
、
肺尖边界及纵隔和横隔边缘检测，得到所述多张
DR
肺区图像对应的
DR
肺区标签图像；以及
/
或，还包括：对所述随心脏跳动对应的肺血流图像中的血流以设定颜色进行显示；以及
/
或，所述对所述随心脏跳动对应的肺血流图像中的血流以设定颜色进行显示的方法，包括：获取设定颜色对应的配置；基于所述设定颜色对应的配置，对所述随心脏跳动对应的肺血流图像中的血流以设定颜色进行显示；以及
/
或，其中，所述设定颜色对应的配置，包括：色相
、
饱和度
、
亮度的一种或几种；以及
/
或，其中，所述设定颜色或所述色相配置为红色系
。5.
一种定量分析方法，其特征在于，包括或应用如权利要求1‑4任一项所述的检测方法得到的随心脏跳动对应的肺血流图像；及，获取所述屏气状态下多时刻的多张第一
DR
肺图像对应患者在呼吸过程中多时刻的多张第二
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像
、
呼吸过程中的多个配准变换矩阵
、
预设空气阈值区间；利用所述呼吸过程中的多个配准变换矩阵，分别对所述多张第二
DR
肺图像对应的左肺
图像及右肺图像进行配准操作，得到所述多张第一
DR
肺图像对应的左肺配准图像及右肺配准图像；分别基于所述预设空气阈值区间及所述多张第二
DR
肺图像对应的左肺配准图像及右肺配准图像，确定所述呼吸过程中多时刻的多张第二
DR
肺图像对应的肺通气图像；分别基于所述多时刻的肺血流图像及所述肺通气图像，确定所述患者多时刻的通气灌注比值
。6.
根据权利要求5所述的定量分析方法，其特征在于，所述分别基于所述多时刻的肺血流图像及所述肺通气图像，确定所述患者多时刻的通气灌注比值的方法，包括：分别确定所述多时刻的肺血流图像对应的多个肺血流面积及所述多时刻的所述肺通气图像对应的多个肺通气面积；分别计算所述多个肺血流面积与所述对应的多个肺通气面积的比值，得到所述患者多时刻的通气灌注比值；以及
/
或，所述分别计算所述多个肺血流面积与所述对应的多个肺通气面积的比值，得到所述患者多时刻的通气灌注比值的方法，包括：分别确定所述多时刻对应的心脏收缩期时刻及心脏舒张期时刻；分别计算相同所述心脏收缩期时刻或心脏舒张期时刻的肺血流面积与肺通气面积的比值，得到所述患者多时刻的通气灌注比值；以及
/
或，在所述获取呼吸过程中的多个配准变换矩阵之前，确定所述多个配准变换矩阵的方法，包括：分别对所述呼吸过程中多张第二
DR
肺图像的相邻
DR
肺图像进行配准，得到对应的呼吸过程中的多个配准变换矩阵；或，分别对所述呼吸过程中多张第二
DR
肺图像对应的相邻左肺图像及右肺图像进行配准，得到呼吸过程中的左肺图像对应的多个配准变换矩阵及呼吸过程中的右肺图像对应的多个配准变换矩阵；进而，利用所述呼吸过程中的左肺图像对应的多个配准变换矩阵及所述呼吸过程中的右肺图像对应的多个配准变换矩阵，分别对所述多张第二
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像进行配准操作，得到所述多张第二
DR
肺图像对应的左肺配准图像及右肺配准图像；以及
/
或，在获取呼吸过程中多张第二
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像之前，分别对所述呼吸过程中多张
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像进行肋骨抑制或肋骨消减
。7.
一种肺血流的检测装置，其特征在于，包括：图像获取单元，用于获取屏气状态下多时刻的多张第一
DR
肺图像对应的左肺图像及右肺图像；肺血管区域确定单元，用于分别确定多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像；肺血流检测单元，用于对所述多张所述左肺图像及右肺图像对应的肺血管区域图像进行剪影处理，得到随心脏跳动对应的肺血流图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑杰，杨英健，欧阳张磊，佘俊国，裴绍勇，吴天琦，华贤国，郭朋，李勇，陈晶，
申请(专利权)人：深圳蓝影医学科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：