[發明專利]鼠肺實質參數的確定方法及裝置、電子設備和存儲介質在審
| 申請號: | 202010854890.8 | 申請日: | 2020-08-24 |
| 公開(公告)號: | CN112132838A | 公開(公告)日: | 2020-12-25 |
| 發明(設計)人: | 陳淮;黃綏丹;倪志文;蒙虹伽;李嫻;康雁;楊英健;李強;郭英委;馮會梅;劉洋;李瑋 | 申請(專利權)人: | 廣州醫科大學附屬第一醫院(廣州呼吸中心) |
| 主分類號: | G06T7/11 | 分類號: | G06T7/11;G06T7/13 |
| 代理公司: | 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448 | 代理人: | 黃耀威 |
| 地址: | 510120 *** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 實質 參數 確定 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種鼠肺實質參數的確定方法,其特征在于,包括:
獲取多層鼠肺圖像;
提取所述多層鼠肺圖像中的肺實質區域;
根據所述肺實質區域確定肺實質參數。
2.根據權利要求1所述的鼠肺實質參數的確定方法,其特征在于,所述提取所述多層鼠肺圖像中的肺實質區域的方法,包括:
分別對所述多層鼠肺圖像的每層鼠肺圖像進行分割,得到分割后的掩碼圖像;
基于所述多層鼠肺圖像以及所述掩碼圖像得到所述肺實質區域。
3.根據權利要求2所述的鼠肺實質參數的確定方法,其特征在于:
所述分別對所述多層鼠肺圖像的每層鼠肺圖像進行分割,得到分割后的掩碼圖像的方法,包括:將所述多層鼠肺圖像輸入預先訓練好的神經網絡,所述神經網絡對所述多層鼠肺圖像的每層鼠肺圖像進行分割,得到分割后的掩碼圖像;
以及/或,
所述基于所述多層鼠肺圖像以及所述掩碼圖像得到所述肺實質區域的方法,包括:
確定所述掩碼圖像的第一尺寸以及所述多層鼠肺圖像的第二尺寸;若所述第一尺寸以及第二尺寸相同,則生成第一條件;
在所述第一條件下,確定所述多層鼠肺圖像的第一方向以及基于所述第一方向確定所述掩碼圖像的第二方向;若所述第一方向以及第二方向相同,則生成第二條件;若所述第一方向以及第二方向不相同,將所述第一方向及所述第二方向調整為相同方向,則生成第二條件;
在生成所述第二條件下,將所述多層鼠肺圖像乘以相應層的所述掩碼圖像得到所述肺實質區域。
4.根據權利要求1-3任一項所述的鼠肺實質參數的確定方法,其特征在于:
所述根據所述肺實質區域確定肺實質參數的方法,包括:獲取需要確定的所述肺實質參數的類型,基于所述類型確定所述肺實質參數;
以及/或;
在所述根據所述肺實質區域確定肺實質參數之前,對所述肺實質區域進行矯正,得到矯正肺實質區域,根據所述矯正肺實質區域確定肺實質參數。
5.根據權利要求4所述的鼠肺實質參數的確定方法,其特征在于:
所述肺實質參數的類型,至少包括:平均HU值、平均密度值、體積以及表面積中的一種或幾種;
以及/或;
所述對所述肺實質區域進行矯正,得到矯正肺實質區域的方法,包括:
獲取設定多層鼠肺輪廓圖像;
基于所述設定多層鼠肺輪廓圖像對所述肺實質區域進行矯正,得到矯正肺實質區域。
6.根據權利要求5所述的鼠肺實質參數的確定方法,其特征在于:
所述根據所述肺實質區域確定肺實質參數中平均HU值的方法,包括:提取所述肺實質區域中每個像素點對應的HU值;根據所有所述HU值確定所述肺實質參數中的平均HU值;
以及/或;
所述根據所述肺實質區域確定肺實質參數中平均密度值的方法,包括:提取所述肺實質區域中每個像素點對應的HU值;基于預設轉換公式,將所述每個像素值對應的HU值轉換為密度值;據所有所述密度值確定所述肺實質參數中的平均密度值;
以及/或;
所述根據所述肺實質區域確定肺實質參數中體積的方法,包括:獲取像素點的體積值;統計所述肺實質區域中像素點的總數;根據所述像素點的體積值以及所述肺實質區域中像素點的總數確定所述肺實質參數中的體積;
以及/或;
所述根據所述肺實質區域確定肺實質參數中表面積的方法,包括:獲取像素點的體積值;檢測所述肺實質區域或掩碼圖像的邊緣,得到鼠肺實質輪廓;統計所述鼠肺實質輪廓對應的像素點總數;根據所述像素點的體積值以及所述像素點總數確定所述肺實質參數中的表面積;
以及/或;
所述基于所述設定多層鼠肺輪廓圖像對所述肺實質區域進行矯正,得到矯正肺實質區域的方法,包括:
分別確定多層所述肺實質區域的多個肺邊緣;
分別利用所述多個肺邊緣的每個肺邊緣與對應的所述設定多層鼠肺輪廓圖像進行對比;
若某一層所述肺邊緣與對應層所述設定多層鼠肺輪廓圖像的肺輪廓重合區域小于或等于設定值,則根據對應層所述設定多層鼠肺輪廓圖像以及某一層所述肺邊緣確定某一層所述肺邊緣的矯正邊緣,根據所述矯正邊緣得到所述矯正肺實質區域。
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