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肺图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质与流程

2021-12-17 19:43:00 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种肺图像的处理方法,其特征在于,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。2.根据权利要求1所述的处理方法,其特征在于,还包括:根据所有类别的所述多个设定影像组学特征及其第一组设定系数,构造第一影像组学特征;基于预设分类模型,根据所述多个设定影像组学特征及所述第一影像组学特征对慢性阻塞性肺病的等级进行分类;或,获取设定类别;根据所有类别中的所述设定类别对应的设定影像组学特征及其第二组设定系数,构造第二影像组学特征;基于预设分类模型,根据所述多个设定影像组学特征及所述第二影像组学特征对慢性阻塞性肺病的等级进行分类;或,获取设定类别;根据所有类别的所述多个设定影像组学特征及其第一组设定系数,构造第一影像组学特征;根据所述所有类别中的所述设定类别对应的设定影像组学特征及其第二组设定系数,构造第二影像组学特征;基于预设分类模型,根据所述多个设定影像组学特征、所述第一影像组学特征以及所述第二影像组学特征对慢性阻塞性肺病的等级进行分类。3.根据权利要求1或2所述的处理方法,其特征在于,所述根据所述待处理的肺图像,提取多个设定影像组学特征的方法,包括:获取多个设定影像组学特征对应的类别及图像的类型;对所述待处理的肺图像进行肺区域分割,得到肺区域图像;根据所述类别及图像的类型,对所述肺区域图像进行影像组学特征提取,得到所述多个设定影像组学特征。4.根据权利要求2

3任一项所述的处理方法,其特征在于,所述多个设定影像组学特征及所述第一组设定系数的确定方法,包括:获取具有慢性阻塞性肺病分类等级的设定数目肺图像以及筛选模型;分别对所述设定数目肺图像进行肺区域分割,得到设定数目的肺区域图像;分别对所述设定数目的肺区域图像进行影像组学特征提取,得到多个待筛选的影像组学特征;基于所述筛选模型,利用所述分类等级以及所述多个待筛选的影像组学特征,得到所述多个设定影像组学特征及对应的所述第一组设定系数。5.根据权利要求2

4任一项所述的处理方法,其特征在于,所述设定类别及所述第二组
设定系数的确定方法,包括:获取筛选模型得到的多个筛选的影像组学特征;按照所述多个筛选的影像组学特征的类及所述第一组设定系数,分别构造每类下的类影像组学特征;分别确定每类下的类影像组学特征在分类等级之间的多个显著性;根据所述多个显著性确定所述设定类别及所述第一组设定系数中设定类别的所述第二组设定系数。6.根据权利要求5所述的处理方法,其特征在于,所述根据所述多个显著性确定所述设定类别及所述第一组设定系数中设定类别的所述第二组设定系数的方法,包括:获取显著性设定值;若在分类等级之间的多个显著性均小于所述显著性设定值,则将此类确定为所述设定类别,并将所述设定类别的影像组学特征对应的系数确定为所述第二组设定系数。7.根据权利要求2

6任一项所述的处理方法,其特征在于,所述根据所有类别的所述多个设定影像组学特征及其第一组设定系数,构造第一影像组学特征的方法,包括:获取所述多个设定影像组学特征对应的第一组设定系数;所述多个设定影像组学特征乘以对应的第一组设定系数,并进行累加,得到所述第一影像组学特征;以及/或,所述根据所述所有类别中的所述设定类别对应的设定影像组学特征及其第二组设定系数,构造第二影像组学特征的方法,包括:获取所述设定类别对应的设定影像组学特征及其第二组设定系数;所述设定类别对应的设定影像组学特征乘以对应的第二组设定系数,得到所述第二影像组学特征。8.一种肺图像的处理装置,其特征在于,包括:获取单元,用于获取待处理的肺图像;提取单元,用于根据所述待处理的肺图像,提取多个设定影像组学特征;分类单元,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。9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令,以执行权利要求1至7中任意一项所述肺图像的处理方法。10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述肺图像的处理方法。

技术总结
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。塞性肺病的等级进行分类。塞性肺病的等级进行分类。


技术研发人员:杨英健 康雁 郭英委 畅润笙 冯孟婷 李强 杨超然 曹冯秋 郭嘉琦 张智超
受保护的技术使用者:东北大学
技术研发日:2021.08.19
技术公布日:2021/12/16
再多了解一些

本文用于企业家、创业者技术爱好者查询,结果仅供参考。

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