[发明专利]肺图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种肺图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质，涉及慢性阻塞性肺病技术领域。所述的肺图像的处理方法，包括：获取待处理的肺图像；根据所述待处理的肺图像，提取多个设定影像组学特征；基于预设分类模型，根据所述多个设定影像组学特征对慢性阻塞性肺病的等级进行分类。本公开实施例可以实现慢性阻塞性肺病的等级进行分类。

技术领域

本公开涉及慢性阻塞性肺病的图像处理技术领域，尤其涉及一种肺图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种异质性炎症性疾病[1]，其特征是持续气流受限[2]。由于持续气流受限的特点，诊断和评估COPD的金标准是肺功能试验(PFT)[2]。COPD的主要解剖和病理生理学表现为小气道病变和肺气肿[1,3]。然而，PFT仅评估持续气流限制的程度，以间接反映COPD分期，并解释疾病对COPD患者症状和生活质量的影响[4,5]。

由于胸部的解剖结构和病理生理信息可以通过计算机断层扫描(CT)图像进行观察或测量，因此CT被认为是表征和量化COPD的最有效方式[6]。尽管PFT目前被视为COPD诊断和评估的金标准，但在PFT中无气流限制的吸烟者中，CT图像显示患者患有轻度小叶中央肺气肿，运动耐力下降[7]。通过测量COPD患者的参数或使用其分析方法，胸部CT图像已被用于定量分析COPD患者的支气管[8,9]、气道疾病[10-15]、肺气肿[16]和血管[17,18]。为了从医学图像中挖掘信息[19]。影像组学已广泛应用于肺部疾病成像分析，包括肺结节、肺结节、阻塞性肺疾病、间质性肺疾病、血管性肺疾病和胸膜疾病[20]，以及新冠病毒19的筛查、预测、临床分类和诊断[21-24]。与正常肺相比，COPD患者的肺纹理和密度受到空气丰度增加的影响[20]，这导致胸部CT图像的变化。肺部结构和密度的变化可以通过胸部CT图像计算的影像组学特征反映出来。从胸部CT图像计算出的纹理特征也可用于预测严重的COPD加重[25]。影像组学特征已用于肺气肿存在和COPD严重程度的肺活量评估[26]。然而，慢性阻塞性肺病的影像组学尚未得到广泛的研究，并且影像组学特征在慢性阻塞性肺病的诊断、治疗、随访和未来方向方面有潜在的应用[27]。

大多数学者都致力于改进分类器，以得到较好的分类效果。然而，他们忽略了特征对于分类效果的影像。目前，很多学者利用影像组学特征对肺结节或者肺癌进行了分类，并得到了较好的分类效果。但是，其首先需要解决的问题是对病灶组织进行自动、半自动或手动分割。由于慢性阻塞性肺病疾病自身的特点，其分布并不像肺结节或者肺癌呈现固定的结构。慢性阻塞性肺病区域弥散分布在肺内，难以像肺结节或者肺癌那样对慢性阻塞性肺病区域进行分割，因此很少人研究慢性阻塞性肺病的影像组学。但是，慢性阻塞性肺病疾病的本质原因是整个肺区域的气流受限，因此研究慢性阻塞性肺病影像组学时，可以计算整个肺区域的影像组学特征。进而，分析肺区域的影像组学特征与肺部的气流受限的关系。

1.Mathioudakis A G,Mathioudakis G A.The phenotypes of chronicobstructive pulmonary disease[J].Archives of Hellenic Medicine,2014,31(5):558-569.

2.GOLD 2021:Global initiative for chronic obstructive lung disease,2021.

3.Suffredini D A,Reed R M.At the twisted heart of nicotine addiction[J].Bmj Case Reports,2012,2012(jun07 1):ii.

4.Jones P W.Health status measurement in chronic obstructivepulmonary disease[J].Thorax,2001.