[发明专利]一种基于随机选取分区的肺气肿精准检测与量化分析方法

说明书

本发明涉及一种基于随机选取分区的肺气肿精准检测与量化分析方法，（1）、先由数据输入模块完成CT图像序列输入和图像标准化预处理；（2）、肺实质和气管提取模块对CT图像进行自动分割提取肺实质和利用波前检测算法提取气管，提取肺组织感兴趣区域；（3）、根据随机区域选取模块在CT图像上随机提取肺实质体积计算该部分肺实质的肺气肿；（4）、慢阻肺病灶提取模块根据每个肺实质体积计算病灶与健康肺组织的CT值分布模型，利用凝聚层次聚类算法提取病灶区域；并根据提取的病灶区域计算病灶特征指数；（5）、输出与显示模块将各区域CT阈值显示在图像上。本发明的优点效果：能够更精确的定位肺气肿的区域以及区域肺气肿的严重程度。

技术领域

本发明涉及一种肺气肿检测与量化分析方法，尤其涉及一种基于随机选取分区的肺气肿精准检测与量化分析方法。

背景技术

慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease,COPD）是一种严重威胁人类健康的疾病，目前肺功能检查是诊断COPD的金标准，然而肺功能检查在很多临床应用场景中受限，很多患者无法配合检查，同时也无法定位肺气肿的严重程度及具体分布，导致肺气肿量化分级不准确，病情评估大大受限，无法实现精准医疗。

基于CT图像的肺功能分析可以提供肺气肿病灶区域的位置信息，目前市场上常用的工具有mimics、数字肺等。两者为肺叶自动分割，由于肺叶分割对患者图像要求较高，在很多患者的CT图像上无法做到自动分割，因此引入分区域肺气肿检测与分析具有重要意义。医生在对肺气肿不同区域、不同严重程度进行诊断的时候尤为重要。

早预防早诊断是降低慢阻肺发病和死亡率的关键。如何更加精确的得出肺部各组织、各部分的诊断数据对慢阻肺早期的诊断具有重要意义。肺功能检查是判断气流受限且重复性好的客观指标， 但对于肺部病理形态变化(如肺气肿)的诊断敏感性较差，更不能对病变部位做出准确定位。

但在实际临床工作中，由于病情原因，很大一部分患者无法配合完成肺功能检查，这使得肺功能检查的使用在很大程度上受限。临床医生迫切需要一种患者既能很好完成，又能准确评估肺气肿严重程度的检查方法。目前，基于影像的数字化学科在近些年迅速发展，使得基于肺CT的肺功能评估得以实现，其中最为重要的是肺气肿分析。而传统的肺气肿分析方法只能对全肺进行评估，不能满足临床医生对于具体区域的数据需求，使其实用性大大降低。

目前肺气肿诊断主要依赖肺功能检查来判断肺气肿的严重程度，但肺功能的检查既无法精确定位肺气肿的位置也不能很好的反映肺气肿在局部的严重程度。目前存在的肺功能分析工具，如体描箱、肺功能仪、传统肺量计等，无法满足医生对肺气肿精确定位及判断局部肺气肿严重程度的要求。

现有的技术能提供半自动和全自动肺功能分析方法，实现气肿病灶定位和计算肺体积、含气量、肺实质重量等定量分析参数。根据设定的阈值自动进行肺功能计算肺功能参数列表列出CT图像可以检测到的肺功能参数。包括CT均值、肺体积、标准差、表面积、肺含气量、组织体积、组织重量、密度和气管体积。很难保证对每个患者的肺叶做到精确分割，从而无法继续进行精确量化分析。

存在技术问题

肺气肿病变组织分布并非是均匀的，目前国际上计算肺气肿严重程度是按全肺计算，这一计算方法的缺陷在于：基于全肺的分析结果可能是“轻度气肿”甚至“无气肿”，然而局部部位的气肿病变可能已经非常严重。基于肺叶分割的气肿量化分析算法可以减少此类误诊情况的发生，然而，由于病变肺组织可能因黏连、变形，导致肺叶的解剖部位发生显著变化，使自动、准确的肺叶分割算法往往在很多慢阻肺患者的CT图像上不能高质量的执行。

发明内容

为了解决上述技术问题本发明提供一种基于随机选取分区的肺气肿精准检测与量化分析方法，目的是达到肺气肿精准量化对比。