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摘要：本发明公开了一种基于偏微分方程的患者肺部病变预测方法及系统，其方法包括：对采集到的各个CT二维图像进行三维重构生成三维图像，并从所述三维图像中分割获取各个原始病灶位点的灰度；结合欧拉方程和细胞作用机理，建立用于描述各个模拟病灶位点的病灶浓度的偏微分方程模型；基于有限元方法和后向欧拉法对所述偏微分方程模型进行求解，获取所述各个模拟病灶位点的病灶浓度；结合所述各个原始病灶位点和所述各个模拟病灶位点，基于并行模拟退火法对所述偏微分方程模型进行优化拟合，获取所述偏微分方程模型中所包含的患者参数，以辅助对患者病灶发展的预测。本发明实施例可辅助医生对患者病程发展的预测，满足日益增长的民生医疗需求。
主权项：1.一种基于偏微分方程的患者肺部病变预测方法，其特征在于，所述方法包括：对采集到的各个CT二维图像进行三维重构生成三维图像，并从所述三维图像中分割获取各个原始病灶位点的灰度；结合欧拉方程和细胞作用机理，建立用于描述各个模拟病灶位点的病灶浓度的偏微分方程模型；基于有限元方法和后向欧拉法对所述偏微分方程模型进行求解，获取所述各个模拟病灶位点的病灶浓度；结合所述各个原始病灶位点和所述各个模拟病灶位点，基于并行模拟退火法对所述偏微分方程模型进行优化拟合，获取所述偏微分方程模型中所包含的患者参数，以辅助对患者病灶发展的预测；所述偏微分方程模型为： 其中，n为在t时刻和位置下所采集到的模拟病灶位点的病灶浓度，D为扩散系数，为梯度算子，f为n所指代的模拟病灶位点所受到的合力，gn,v为n所指代的模拟病灶位点的复杂增长函数，v为外界因素影响参数；所述基于有限元方法和后向欧拉法对所述偏微分方程模型进行求解，获取所述各个模拟病灶位点的病灶浓度包括：以半个时间步长为条件，对所述偏微分方程模型中的线性部分进行求解，获取当前模拟病灶位点的临时病灶浓度；以一个时间步长为条件，结合所述当前模拟病灶位点的临时病灶浓度对所述偏微分方程模型中的非线性部分进行求解，获取下一个模拟病灶位点的临时病灶浓度；以半个时间步长为条件，结合所述下一个模拟病灶位点的临时病灶浓度对所述偏微分方程模型中的线性部分进行求解，获取下一个模拟病灶位点的病灶浓度。
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百度查询： 广东省智能制造研究所 一种基于偏微分方程的患者肺部病变预测方法及系统
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