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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明属于医疗数据智能化技术领域，具体提供一种基于CT的大气道狭窄患者肺功能预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：获取大气道狭窄患者CT影像数据并在影像数据中提取气道数据，利用卷积曲面技术进行三维重建生成气道模型；气道模型包括狭窄模型和正常模型；将肺功能统计学数据输入到正常模型中进行仿真，生成正常模型的仿真数据，再以正常模型的仿真数据作为输入移植到狭窄模型中进行仿真，生成狭窄模型的仿真数据；将当前患者仿真数据输入到创建好的肺功能预测模型中，输出当前大气道狭窄患者肺功能的预测值。可以更加准确地提取气道数据，进而提高肺功能评估的准确性。

主权项：1.一种基于CT的大气道狭窄患者肺功能预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取大气道狭窄患者CT影像数据并在影像数据中提取气道数据，利用卷积曲面技术进行三维重建生成气道模型；气道模型包括狭窄模型和正常模型；将肺功能统计学数据输入到正常模型中进行仿真，生成正常模型的仿真数据，再以正常模型的仿真数据作为输入移植到狭窄模型中进行仿真，生成狭窄模型的仿真数据；将当前患者仿真数据输入到创建好的肺功能预测模型中，输出当前大气道狭窄患者肺功能的预测值；获取大气道狭窄患者CT影像数据并在影像数据中提取气道数据，利用卷积曲面技术进行三维重建生成气道模型的步骤包括：获取大气道狭窄患者CT影像数据，并在影像数据中提取气道数据；根据提取的气道数据生成骨架数据；根据生成的骨架数据利用卷积曲面技术进行三维重建生成气道模型；气道模型包括与大气道狭窄患者当前状态一致的狭窄模型和根据当前患者扩容的正常模型；获取大气道狭窄患者CT影像数据，并在影像数据中提取气道数据的步骤包括：获取大气道狭窄患者肺部CT影像数据；利用医学影像建模软件的气道分割功能选取气道内的两个种子点；基于区域增长算法提取气道树，并进行局部平滑和去三角化处理；利用软件的气道中心线提取功能，基于当前气道树创建气道树中心路径生成气道树模型；将气道树模型导出为第一格式文件，将气道树中心路径导出为第二格式文件，其中，第一格式文件包含气道树表面网格坐标数据与连接关系，第二格式文件包含气道树中心路径点坐标数据与连接关系，即气道数据；根据提取的气道数据生成骨架数据的步骤包括：根据气道树中心路径对气道树分级；其中，其中主气管为0级，与0级相连的分支为1级，与1级相连的分支为2级，以此类推；连接各个分支的首尾点作为当前分支的中心线，当前分支上的各点向当前分支的中心线做垂线，每条中心线与该中心线的垂线组成平面，获取所述平面与气道树当前分支表面相交的截面面积，根据截面面积计算当前分支上各点的等效半径；检索各分支点相连分支的半径，以各分支中点为两端点，保持端点等效半径不变，利用线性过渡控制优化各分支点的大于设定值的等效半径，作为各点半径；利用拟合方法，将气道树中心路径进行拟合插值，使得每段分支包含设定个数的坐标数据点，所有的坐标数据点组成气道中心线数据；气道中心线数据与各点半径共同组成骨架数据；根据生成的骨架数据利用卷积曲面技术进行三维重建生成气道模型的步骤包括：基于卷积曲面技术利用骨架数据进行建模，重建患者当前状态的大气道狭窄模型，即狭窄模型；将骨架数据与正常人群气道统计学数据进行对比，识别出狭窄部位，对患者狭窄点位的半径数据扩大至与患者相对应的正常水平，建立基于当前患者的正常骨架数据；基于卷积曲面技术利用正常骨架数据进行建模，重建患者健康状态的气道模型，即正常模型；将肺功能统计学数据输入到正常模型中进行仿真，生成正常模型的仿真数据，再以正常模型的仿真数据作为输入移植到狭窄模型中进行仿真，生成狭窄模型的仿真数据的步骤包括：获取肺功能统计学数据，即正常人的肺功能数据；根据肺段肺功能占比理论，将当前患者的肺功能统计学数据按比例分配至各肺段分支口作为输入，得到正常模型各分支口的压强；再以正常模型得到的分支口压强作为输入，输入到狭窄模型对应的各分支口，得到狭窄模型总出口流量，即狭窄模型的仿真数据；将当前患者仿真数据输入到创建好的肺功能预测模型中，输出当前大气道狭窄患者肺功能的预测值的步骤之前包括：根据历史大气道狭窄患者仿真数据以及历史大气道狭窄患者肺功能数据训练得到肺功能预测模型。

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