一种基于CT的大气道狭窄患者肺功能预测方法、装

所属的技术人员能够理解，基于ct的大气道狭窄患者肺功能预测方法各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。背景技术：1、肺功能检查作为评估呼吸道疾病的重要手段，其临床意义和价值评定不容忽视。肺功能检查能够提供关于呼吸道疾病的轻重程度、预后以及治疗效果的准确信息，为医生制定个性化的治疗方案提供有力依据。然而，在实际应用中，肺功能检查也面临一些挑战和限制。2、首先，肺功能检查要求患者具有一定的配合度。对于那些由于各种原因（如昏迷、剧烈咳嗽、过度紧张等）而无法配合检查的患者，肺功能检查的准确性将受到严重影响。这些患者可能无法按照医生的指示完成呼吸动作，或者无法保持呼吸的稳定性，从而导致肺功能数据的偏差和误导。因此，对于这类患者，我们需要寻找替代的方法来评估他们的肺功能。3、其次，肺功能检查具有实时性，只能反映患者当前的肺功能状态。然而，在某些情况下，我们需要了解患者未来的肺功能变化，以便更好地制定治疗方案和预测愈后。例如，对于气道肿瘤类型的患者，随着肿瘤的生长或缩小，患者的肺功能也会发生相应的变化。如果我们能够准确预测这些变化，就可以提前采取措施来保护患者的肺功能，避免不必要的风险和并发症。然而，传统的肺功能检查方法无法直接预测未来的肺功能变化，这限制了其在临床上的应用。技术实现思路1、为了解决上述问题，本发明提供一种基于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。2、第一方面，本发明技术方案提供一种基于ct的大气道狭窄患者肺功能预测方法，包括如下步骤：3、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；4、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；5、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。6、作为本发明技术方案的进一步限定，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：7、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；8、根据提取的气道数据生成骨架数据；9、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。10、作为本发明技术方案的进一步限定，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：11、获取大气道狭窄患者肺部ct影像数据；12、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；13、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。14、作为本发明技术方案的进一步限定，根据提取的气道数据生成骨架数据的步骤包括：15、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；16、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；17、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；18、气道中心线数据与各点半径共同组成骨架数据。19、作为本发明技术方案的进一步限定，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：20、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；21、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；22、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。23、作为本发明技术方案的进一步限定，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：24、获取肺功能统计学数据，即正常人的肺功能数据；25、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；26、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。27、作为本发明技术方案的进一步限定，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：28、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。29、第二方面，本发明技术方案提供一种基于ct的大气道狭窄患者肺功能预测装置，包括模型重建模块、模型仿真模块和肺功能预测模块；30、模型重建模块，用于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；31、模型仿真模块，用于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；32、肺功能预测模块，用于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。33、作为本发明技术方案的进一步限定，模型重建模块包括气道数据提取单元、骨架数据生成单元和模型重建单元；34、气道数据提取单元，用于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；35、骨架数据生成单元，用于根据提取的气道数据生成骨架数据；36、模型重建单元，用于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。37、作为本发明技术方案的进一步限定，气道数据提取单元包括影像数据获取子模块、气道树模型生成子模块和气道数据生成子模块；38、影像数据获取子模块，用于获取大气道狭窄患者肺部ct影像数据；39、气道树模型生成子模块，用于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；40、气道数据生成子模块，用于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。41、作为本发明技术方案的进一步限定，骨架数据生成单元包括气道树分级子模块、半径数据获取子模块和气道中心线数据获取子模块；42、气道树分级子模块，用于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；43、半径数据获取子模块，用于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；44、气道中心线数据获取子模块，用于利用拟合方法，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；其中，气道中心线数据与各点半径共同组成骨架数据。45、作为本发明技术方案的进一步限定，模型重建单元包括正常骨架数据建立子模块和模型重建子模块；46、模型重建子模块，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；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；47、正常骨架数据建立子模块，用于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。48、作为本发明技术方案的进一步限定，模型仿真模块包括肺功能数据获取单元和仿真单元；49、肺功能数据获取单元，用于获取肺功能统计学数据，即正常人的肺功能数据；50、仿真单元，用于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。51、第三方面，本发明技术方案提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的基于ct的大气道狭窄患者肺功能预测方法。52、第四方面，本发明技术方案还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面所述的基于ct的大气道狭窄患者肺功能预测方法。53、从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：根据ct数据来预测患者的肺功能数据，弥补了因患者身体原因无法直接进行肺功能检查的不足；同时，可以根据患者当前气道模型，对患者大气道不同的狭窄程度进行相应的肺功能预测，对于气道肿瘤患者全病程的肺功能预测以及气道扩容术患者的术后肺功能预测具有重要意义。54、通过利用卷积曲面技术进行三维重建生成气道模型，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。通过对比正常模型和狭窄模型，医生可以更加直观地了解气道狭窄对患者肺功能的影响，为疾病的诊断和治疗提供更加有力的辅助支持。本方法可以根据患者的具体情况构建出个性化的肺功能预测模型，实现肺功能的个性化评估。这有助于医生根据患者的具体情况制定更加精准的治疗方案。55、此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。