肺气肿疾病预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种肺气肿疾病预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取左肺或右肺的单个肺叶图像；识别所述单个肺叶图像的肺气肿区域及小气道病变区域；确定基于所述单个肺叶图像检测的肺气肿等级，并确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值；基于所述检测的肺气肿等级和所述比值，确定肺气肿的预测发展等级。本发明专利技术可以实现确定肺气肿的预测发展等级，并预测肺气肿疾病的发展方向。

【技术实现步骤摘要】
肺气肿疾病预测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及金融科技和人工智能
，尤其涉及一种肺气肿疾病预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
肺气肿疾病是一种可以预防和治疗的常见病，以持续存在的呼吸道症状和气流受限为特征，由于显著暴露于有害颗粒物或气体造成的气道和/或肺泡异常所引起。临床上通常将内径小于2mm的小细支气管称为小气道。小气道具有气流阻力小，但易阻塞的特点。在平静吸气时，空气进入狭窄的鼻咽部，产生涡流。由于小气道已无软骨支持，在脱离纤维鞘嵌入肺组织后，管腔通畅性不像软骨性气道，易于受胸腔的压力变化的影响。肺气肿疾病早期为小气道病变疾病。基于性阻塞性肺疾病全球倡议(GOLD)，肺气肿的等级包括：GOLD0级(不存在)、GOLD1级(轻度)、GOLD2级(中度)、GOLD3级(重度)以及GOLD4级(极重)。目前，仅仅能通过图像检测肺气肿疾病的等级，但无法预测肺气肿疾病的发展方向。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种肺气肿疾病预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有无法预测肺气肿疾病的发展方向的问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种肺气肿疾病预测方法，包括：获取左肺或右肺的单个肺叶图像；识别所述单个肺叶图像的肺气肿区域及小气道病变区域；确定基于所述单个肺叶图像检测的肺气肿等级，并确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值；基于所述检测的肺气肿等级和所述比值，确定肺气肿的预测发展等级。可选地，所述确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值，包括：根据所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别确定肺气肿区域体积和小气道病变区域体积；基于所述肺气肿区域体积和所述小气道病变区域体积，确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值。可选地，所述根据所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别确定肺气肿区域体积和小气道病变区域体积，包括：确定所述单个肺叶图像的层数、扫描层厚和层间距；对所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别进行网格化处理，得到所述肺气肿区域的第一网格面积和所述小气道病变区域的第二网格面积；基于所述层数、所述扫描层厚、所述层间距和所述第一网格面积，确定所述肺气肿区域体积；基于所述层数、所述扫描层厚、所述层间距和所述第二网格面积，确定所述小气道病变区域体积。可选地，所述对所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别进行网格化处理，得到所述肺气肿区域的第一网格面积和所述小气道病变区域的第二网格面积，包括：确定所述肺气肿区域的边缘；分别在所述肺气肿区域内绘制网格，当绘制的网络接触到所述边缘时，对所述网格进行细化处理；当网格数量大于或者等于第一预设数量时，停止细化处理，并将各网格面积之和确定为所述肺气肿区域的边缘的第一网格化面积；对所述小气道病变区域执行与所述肺气肿区域相同的网格化处理，得到所述小气道病变区域的第二网格面积。可选地，所述识别所述单个肺叶图像的肺气肿区域及小气道病变区域，包括：提取所述单个肺叶图像的肺实质；基于所述肺实质，确定所述肺气肿区域及所述小气道病变区域。可选地，所述基于所述检测的肺气肿等级和所述比值，确定肺气肿的预测发展等级，包括：可选地，若所述比值大于预设阈值，则将肺气肿的预测发展等级确定为所述检测的肺气肿等级的下一个等级；若所述比值小于或者等于预设阈值，则将肺气肿的预测发展等级确定为所述检测的肺气肿等级的上一个等级；其中，上一个等级比所述检测的肺气肿等级严重。可选地，所述获取左肺或右肺的单个肺叶图像，包括：获取肺部图像；对所述肺部图像进行分割处理得到，肺叶分割图像；从所述肺叶分割图像中提取所述单个肺叶图像。第二方面，本专利技术提供的一种肺气肿疾病预测装置，所述肺气肿疾病预测装置包括：获取模块，用于获取左肺或右肺的单个肺叶图像；识别模块，用于识别所述单个肺叶图像的肺气肿区域及小气道病变区域；第一确定模块，用于确定基于所述单个肺叶图像检测的肺气肿等级，并确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值；第二确定模块，用于基于所述检测的肺气肿等级和所述比值，确定肺气肿的预测发展等级。可选地，第一确定模块包括：第一确定单元，用于根据所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别确定肺气肿区域体积和小气道病变区域体积；第二确定单元，用于基于所述肺气肿区域体积和所述小气道病变区域体积，确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值。可选地，所述第一确定单元，具体用于确定所述单个肺叶图像的层数、扫描层厚和层间距；对所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别进行网格化处理，得到所述肺气肿区域的第一网格面积和所述小气道病变区域的第二网格面积；基于所述层数、所述扫描层厚、所述层间距和所述第一网格面积，确定所述肺气肿区域体积；基于所述层数、所述扫描层厚、所述层间距和所述第二网格面积，确定所述小气道病变区域体积。可选地，所述第一确定单元，具体还用于确定所述肺气肿区域的边缘；分别在所述肺气肿区域内绘制网格，当绘制的网络接触到所述边缘时，对所述网格进行细化处理；当网格数量大于或者等于第一预设数量时，停止细化处理，并将各网格面积之和确定为所述肺气肿区域的边缘的第一网格化面积；对所述小气道病变区域执行与所述肺气肿区域相同的网格化处理，得到所述小气道病变区域的第二网格面积。可选地，所述识别单元，用于提取所述单个肺叶图像的肺实质；并基于所述肺实质，确定所述肺气肿区域及所述小气道病变区域。可选地，所述第二确定模块，具体用于若所述比值大于预设阈值，则将肺气肿的预测发展等级确定为所述检测的肺气肿等级的下一个等级；若所述比值小于或者等于预设阈值，则将肺气肿的预测发展等级确定为所述检测的肺气肿等级的上一个等级；其中，上一个等级比所述检测的肺气肿等级严重。可选地，所述获取模块，具体用于获取肺部图像；对所述肺部图像进行分割处理得到，肺叶分割图像；并从所述肺叶分割图像中提取所述单个肺叶图像。第三方面，本专利技术还提出一种肺气肿疾病预测设备，所述肺气肿疾病预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的肺气肿疾病预测程序，所述肺气肿疾病预测程序被所述处理器执行所述的肺气肿疾病预测方法的步骤。第四方面，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有肺气肿疾病预测程序，所述肺气肿疾病预测程序被处理器执行时实现所述的肺气肿疾病预测方法的步骤。本专利技术提供的一种肺气肿疾病预测方法、装置、设备及存储介质，与现有技术无法预测左肺或右肺的肺气肿的预测发展形势相比，在获取左肺或右肺的单个肺叶图像后；可以识别所述单个肺叶图像的肺气肿区域及小气道病变区域；确定基于所述单个肺叶图像检测的肺气肿等级，并确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肺气肿疾病预测方法，其特征在于，包括：/n获取左肺或右肺的单个肺叶图像；/n识别所述单个肺叶图像的肺气肿区域及小气道病变区域；/n确定基于所述单个肺叶图像检测的肺气肿等级，并确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值；/n基于所述检测的肺气肿等级和所述比值，确定肺气肿的预测发展等级。/n

【技术特征摘要】
1.一种肺气肿疾病预测方法，其特征在于，包括：
获取左肺或右肺的单个肺叶图像；
识别所述单个肺叶图像的肺气肿区域及小气道病变区域；
确定基于所述单个肺叶图像检测的肺气肿等级，并确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值；
基于所述检测的肺气肿等级和所述比值，确定肺气肿的预测发展等级。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值，包括：
根据所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别确定肺气肿区域体积和小气道病变区域体积；
基于所述肺气肿区域体积和所述小气道病变区域体积，确定所述肺气肿区域和所述小气道病变区域的比值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别确定肺气肿区域体积和小气道病变区域体积，包括：
确定所述单个肺叶图像的层数、扫描层厚和层间距；
对所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别进行网格化处理，得到所述肺气肿区域的第一网格面积和所述小气道病变区域的第二网格面积；
基于所述层数、所述扫描层厚、所述层间距和所述第一网格面积，确定所述肺气肿区域体积；
基于所述层数、所述扫描层厚、所述层间距和所述第二网格面积，确定所述小气道病变区域体积。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述肺气肿区域和所述小气道病变区域分别进行网格化处理，得到所述肺气肿区域的第一网格面积和所述小气道病变区域的第二网格面积，包括：
确定所述肺气肿区域的边缘；
分别在所述肺气肿区域内绘制网格，当绘制的网络接触到所述边缘时，对所述网格进行细化处理；
当网格数量大于或者等于第一预设数量时，停止细化处理，并将各网格面积之和确定为所述肺气肿区域的边缘的第一网格化面积；
对所述小气道病变区域执行与所述肺气肿区域相同的网格化处理，得到所述小气道病变区域的第二网格面积。

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【专利技术属性】
技术研发人员：李月，蔡杭，魏征，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44