技术领域
[0001] 本
发明属于医学图像处理技术领域，尤其涉及一种新型肺气肿图像处理方法及处理系统。
背景技术
[0003] 慢性阻塞性肺
疾病(慢阻肺)是一种常见的、可以
预防和
治疗的疾病，以持续呼吸症状和气流受限为特征，通常是由于明显暴露于有毒颗粒或气体引起的气道和(或)肺泡异常所导致。慢阻肺严重威胁人类健康。
[0004] 肺气肿是慢阻肺的重要病理改变。肺气肿是一个病理学概念，其定义为：终末细支气管远端气腔异常的永久性扩大，伴肺泡壁破坏而没有明显的
纤维化。肺气肿在慢阻肺的发病和进展中具有重要地位，可引起肺通气和肺换气功能障碍，与慢阻肺患者的症状和
预后密切相关。因此，肺气肿病变的评估在慢性气道
炎症性疾病的诊断、评估、临床分型和指导治疗方面具有重要意义。
[0005] 肺通气功能检查是慢性气道炎症性疾病的诊断和评估中最简单和常用的检测指标。肺气肿导致的肺通气功能最大呼气流速-容量曲线(maximal expiratory flow–volume curve，MEFV曲线)形态具有独特的改变：由于肺气肿导致肺组织对小气道的
支撑和牵拉作用丧失，呼气过程中小气道过早闭合，流速突然下降，其MEFV曲线下降支呈典型的凹陷性下降，非用
力依赖段与用力依赖段呈现一个锐利的成
角，称为“气道塌陷角”(Angle of collapse，AC)，锐利的AC是肺气肿病变存在的标志。
[0006] 临床上评估肺气肿存在与否和严重程度的辅助检查手段包括：
[0007] 病理学检查：HE
染色后测量平均
内衬间隔(mean linear intercept，MLI)和平均肺泡数(mean alveolar number,MAN)。
[0008] 胸部CT检查：检测胸部CT低衰减区域面积(定量CT或视觉评估)。
[0009] 肺弥散功能检查：肺气肿患者可存在肺弥散功能下降，因此通过检测肺弥散功能可间接反映肺气肿严重程度。
[0010] 综上所述，现有技术存在的问题是：
[0011] (1)病理学检查的可行性差：病理学检查为有创检查，需要获取活检标本，可行性差，患者耐受性极差，临床上难以实现；
[0012] (2)胸部CT检查不存在
放射性损伤：胸部CT检查(定量CT或视觉评估)存在
电离辐射，可导致放射性损伤，如
皮肤损伤、造血障碍，白细胞减少、生育力受损等，不宜短期内多次重复检查。
[0013] (3)价格昂贵，需要特殊设备：胸部CT检查花费较高。肺功能检查中的肺弥散功能、
残气量和肺总量等指标也可反映肺气肿病变的严重程度，但这些指标的测量需要特殊设备和或特殊气体(体积描记箱、气体分析仪、CO和He等气体)，成本较高。
[0014] 解决上述技术问题的难度：
[0015] 现有评估肺气肿的方法包括病理学检查、胸部CT检查和肺弥散功能检查等，存在损伤大、可行性差、成本高昂等问题，传统的技术手段难以解决这些问题。本发明运用新型方法对肺功能MEFV曲线的“气道塌陷角”进行定量评估，有望解决以上的技术问题。
[0016] 解决上述技术问题的意义：
[0017] (1)有助于肺气肿/慢阻肺的早期诊断和干预：慢阻肺是严重威胁人类健康的一类常见病，世界卫生组织世界卫生组织2012年报告显示，慢阻肺位列全球十大死亡原因第三位，而肺气肿是慢阻肺的重要病理改变。本发明可通过早期评估肺气肿严重程度，促进慢阻肺的早期诊断和干预。
[0018] (2)卫生经济效应：本发明基于肺通气功能检查技术，这一技术在广大三级和二级医院普遍开展，价格低廉，简单易得，具有较好的卫生经济效应。
发明内容
[0019] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种新型肺气肿图像处理方法及处理系统。目前尚无运用“气道塌陷角”进行肺气肿诊断的通用方法。本发明拟建立专用的计算机
软件和
算法，对MEFV曲线进行识别和标准化的定量分析，自动计算“气道塌陷角”，创建用于肺气肿诊断的“气道塌陷角”检测方法。
[0020] 本发明是这样实现的，一种新型肺气肿图像处理方法，包括以下步骤：
[0021] 步骤一，导出图像：导出高
分辨率的最大呼气流速容量曲线MEFV矢量图像。
[0022] 步骤二，图像处理：将矢量图像转化，通过
颜色识别法导出完整、背景为空白的MEFV曲线位图。
[0023] 步骤三，识别MEFV各点坐标：运用软件分析MEFV曲线位图上的各点坐标值。
[0024] 步骤四，逐步拟合多对回归直线。
[0025] 步骤五，选择最优的一对回归直线，计算气道塌陷角。
[0026] 进一步，步骤一具体包括：运用专用的肺功能报告单，去掉吸气相曲线，仅保留呼气相曲线，使输出的MEFV曲线上不含标记，导出高分辨率的最大呼气流速容量曲线MEFV矢量图像。
[0027] 进一步，步骤二中，将矢量图像转化为600ppi的位图，通过颜色识别法导出完整、背景为空白的MEFV曲线位图。
[0028] 进一步，步骤四具体包括：自动识别MEFV峰流速点和曲线下降支的各点坐标；运用MATLAB软件编程，从峰流速坐标点开始到残气位坐标点，拟合回归直线，记录每对拟合回归直线的MSE值绘制曲线。
[0029] 进一步，步骤四中，运用MATLAB软件编程，从峰流速坐标点开始到残气位坐标点，每隔10个参考点拟合1对回归直线，1条拟合峰流速点到参考点，另一条拟合参考点到呼气终末点。
[0030] 进一步，步骤五具体包括：运用MATLAB软件编程，自动选择MSE曲线上的最低点对应的两条回归直线作为最优回归直线，计算两条直线右上侧的夹角角度。
[0031] 本发明的另一目的在于提供一种实施所述新型肺气肿图像处理方法的新型肺气肿图像处理系统。
[0032] 本发明的另一目的在于提供一种实现所述新型肺气肿图像处理方法的信息
数据处理终端。
[0033] 本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的新型肺气肿图像处理方法。
[0034] 本发明另一目的在于提供一种实施所述新型肺气肿图像处理方法的肺气肿医学图像处理平台。
[0035] 综上所述，本发明的优点及积极效果为：
[0036] 本发明首次运用计算机定量评估的方法对肺通气功能流速容量曲线的图形进行分析。
[0037] 本发明首次提出肺通气功能流速容量曲线“气道塌陷角”用于肺气肿诊断。
[0038] 与现有技术相比，本发明的优点进一步包括：
[0039] (1)“气道塌陷角”肺气肿指数具有良好的相关性：共纳入276例慢性气道疾病患者，结果显示，“气道塌陷角”与肺气肿指数具有良好的相关性，r＝-0.67,P<0.001。
[0040] (2)“气道塌陷角”判断肺气肿的准确性研究：ROC曲线显示，“气道塌陷角”(AC)在判断肺气肿的准确性方面优于一秒率、FEV1.0％、FVC％、VC％等指标。在慢性气道疾病患者中，以AC≤129.19°作为替代标准判断高肺气肿指数的敏感性为67.26％，特异性为95.09％，阳性预测值为：90.36％，阴性预测值为：79.79％。如图4“气道塌陷角”(AC)和其他肺功能指标判断高肺气肿指数的ROC曲线所示。
[0041] (3)检测方法简单易得：本方法基于肺通气功能检查，是临床上慢性气道疾病评估最常用的辅助检查手段，简单易得。
[0042] (4)无创伤、重复性好：本方法为创伤检查，重复性好，可反复评估。
[0043] (5)实用性好：直接运用肺功能软件导出的图形经过
图像分析软件、数学计算软件计算得出AC，不需要获得流量计原始数据，经过短期学习即可掌握。
[0044] (6)兼容性好：通过设置图像输出格式，兼容不同厂家生产的肺功能仪器，有助于AC在临床的推广应用。
[0045] (7)准确性高：采用原始图像进行数字化分析，平均每位患者的MEFV曲线的
采样点高达1000-4000个，与原始图像吻合程度非常高，可准确反应MEFV曲线的形态改变。
附图说明
[0046] 图1是本发明
实施例提供的新型肺气肿图像处理方法
流程图。
[0047] 图2是本发明实施例提供的MSE法选择最佳回归曲线法示意图。
[0048] 图3是本发明实施例提供的“气道塌陷角”测量结果示意图。
[0049] 图4是本发明实施例提供的“气道塌陷角”(AC)和其他肺功能指标判断高肺气肿指数的ROC曲线图。
[0050] 图5是本发明实施例提供的非肺气肿患者和肺气肿患者的AC对比示意图。
[0051] 图中：a：非肺气肿患者，AC＝146.2°；b：肺气肿患者，AC＝126.8°。
具体实施方式
[0052] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0053] 现有的肺气肿诊断和评估方法存在可行性差、损伤大、价格昂贵或需要特殊设备等缺点。临床上评估肺气肿存在与否和严重程度的辅助检查手段包括：病理学检查、胸部CT检查(定量CT或视觉评估)和肺功能检查，其中病理学检查为有创检查，难以实现；胸部CT检查花费较高，不宜短期内多次重复检查。肺功能检查中的肺弥散功能、残气量和肺总量等指标也可反映肺气肿病变的严重程度，但这些指标的测量需要特殊设备和或特殊气体(体积描记箱、气体分析仪、CO和He等气体)，成本较高。
[0054] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种新型肺气肿图像处理方法及处理系统，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0055] 如图1所示，本发明实施例提供的新型肺气肿图像处理方法，包括以下步骤：
[0056] S101，导出图像：运用专用的肺功能报告单，去掉吸气相曲线，仅保留呼气相曲线，使输出的MEFV曲线上不含标记，导出高分辨率的最大呼气流速容量曲线(MEFV)矢量图像。
[0057] S102，图像处理：将矢量图像转化为600ppi的位图，通过颜色识别法导出完整、背景为空白的MEFV曲线位图。
[0058] S103，识别MEFV各点坐标：运用软件分析MEFV曲线位图上的各点坐标值。
[0059] S104，逐步拟合多对回归直线：将各点坐标输入MATLAB软件中，运用软件自动识别MEFV峰流速点和曲线下降支的各点坐标；运用MATLAB软件编程，从峰流速坐标点开始到残气位坐标点，每隔10个坐标点(参考点)拟合1对回归直线，其中1条拟合峰流速点到参考点，另一条拟合参考点到呼气终末点。记录每对拟合回归直线的MSE值(Mean Squared Error，均方误差)绘制曲线。
[0060] S105，选择最优的一对回归直线，计算AC：运用MATLAB软件编程，自动选择MSE曲线上的最低点对应的两条回归直线作为最优回归直线，计算两条直线右上侧的夹角角度，即气道塌陷角。
[0061] 下面结合实验效果对本发明作进一步描述。
[0062] 图2是本发明实施例提供的MSE法选择最佳回归曲线法示意图。
[0063] 图3是本发明实施例提供的“气道塌陷角”测量结果示意图。
[0064] 本发明肺气肿组AC显著低于非肺气肿组患者(135.21±11.04°VS 145.20±8.36°，P<0.001)；本发明的“气道塌陷角”肺气肿指数具有良好的相关性：共纳入276例慢性气道疾病患者，结果显示，“气道塌陷角”与肺气肿指数具有良好的相关性，AC与肺气肿指数显著相关(r＝-0.67,P<0.001)。
[0065] 本发明具有“气道塌陷角”判断肺气肿的准确性：ROC曲线显示，“气道塌陷角”(AC)在判断肺气肿的准确性方面优于一秒率、FEV1.0％、FVC％、VC％等指标。在慢性气道疾病患者中，以AC≤129.19°作为替代标准判断高肺气肿指数的敏感性为67.26％，特异性为95.09％，阳性预测值为：90.36％，阴性预测值为：79.79％。如图4“气道塌陷角”(AC)和其他肺功能指标判断高肺气肿指数的ROC曲线所示。
[0066] 本发明AC及其他肺功能指标判断肺气肿的ROC曲线下面积(AUC)
[0067]
[0068] 本发明的非肺气肿患者和肺气肿患者的AC对比示意图：图5a：非肺气肿患者，AC＝146.2°，图5b：肺气肿患者，AC＝126.8°。
[0069] 在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、
硬件、
固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以
计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、
计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个
网站站点、计算机、
服务器或
数据中心通过有线(例如同轴
电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、
微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是
磁性介质，(例如，
软盘、
硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者
半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
[0070] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何
修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
