一种分类方法、装置、程序、设备和介质与流程

本发明创造属于医用电阻抗成像的，具体涉及了一种分类方法、装置、程序、设备和介质。

背景技术：

1、呼吸是人体的基本生命体征之一。呼吸系统疾病，尤其是慢性呼吸系统疾病已经成为全球第三大死亡原因，威胁人类生命健康。咳嗽咳痰、胸闷气短等典型症状更是严重影响着患者的生活质量。人们对慢性呼吸系统疾病缺乏认识与警惕，大量患病人群未得到明确的诊断与治疗。因此，呼吸系统疾病的早期防治和筛查十分重要。

2、呼吸系统疾病的一大共同特征是肺通气情况的异常。目前，临床上使用肺功能测试评估肺通气情况。受试者在医生指导下进行规定呼吸动作，使用鼻夹和吹嘴使气流尽可能地完全流经肺量计，由肺量计中的流速传感器测量肺部气体的容量与速度。肺功能测试只能获得气体的全局流量，对局部肺功能变化缺乏鉴别能力。临床上也出现了分侧肺功能测试，通过双腔气管插管分别测定单侧肺的功能变化，操作难度高、创伤大，患者难以在气管插管的情况下展示出正常的功能特点。

技术实现思路

1、针对上述技术问题，本发明创造提出了一种分类方法、装置、程序、设备和介质。本申请通过获取肺部在呼气过程中的三维电阻抗数据；根据所述三维电阻抗数据确定所述肺部在所述呼气过程中的多个三维电阻抗图像，其中多个所述三维电阻抗图像是不同时刻的三维电阻抗图像；根据多个所述三维电阻抗图像确定降维特征图；根据所述降维特征图对所述肺部的状态进行分类。解决了现有技术中进行肺功能测试时出现的操作难度高、需要大规模测量得到正常值，以及分侧肺功能测试时出现的创伤大，患者在气管插管的情况下难以展示正常生理功能的问题，实现了高效全面的特征提取，与传统的基于呼吸波形的方法相比，分类准确率大大提升，而且降低了操作难度，实现了无创获取肺通气空间分布信息，进而实现抓取肺通气的时间变化动态特征的目的。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案包含五个方面。

3、第一方面，本申请提供了一种分类方法，包括：获取肺部在呼气过程中的三维电阻抗数据；根据所述三维电阻抗数据确定所述肺部在所述呼气过程中的多个三维电阻抗图像，其中多个所述三维电阻抗图像是不同时刻的三维电阻抗图像；根据多个所述三维电阻抗图像确定降维特征图；根据所述降维特征图对所述肺部的状态进行分类。

4、在一些实施例中，所述根据三维电阻抗数据确定所述肺部在多个三维电阻抗图像，包括：通过电阻抗断层成像对所述三维电阻抗数据进行反演，得到多个所述三维电阻抗图像。

5、在一些实施例中，所述根据多个所述三维电阻抗图像确定降维特征图，包括：根据每个所述三维电阻抗图像确定每个降维特征；根据多个所述降维特征确定所述降维特征图。

6、在一些实施例中，所述根据每个所述三维电阻抗图像确定每个降维特征，包括：提取每个所述三维电阻抗图像中的空间特征；将所述空间特征通过变分自编码器抽象为隐空间编码，得到每个所述降维特征。

7、在一些实施例中，所述根据多个所述降维特征确定所述降维特征图，包括：将多个所述降维特征根据时间特征进行融合，得到了所述降维特征图。

8、在一些实施例中，所述根据所述降维特征图对所述肺部的状态进行分类，包括：将所述降维特征图输入到卷积神经网络，利用所述卷积神经网络多所述降维特征图进行分类，并输出分类结果。

9、第二方面，本申请提供了一种分类装置，包括：第一获取模块，用于获取肺部在呼气过程中的三维电阻抗数据；第一确定模块，用于根据所述三维电阻抗数据确定所述肺部在所述呼气过程中的多个三维电阻抗图像，其中多个所述三维电阻抗图像是不同时刻的三维电阻抗图像；第二确定模块，用于根据多个所述三维电阻抗图像确定降维特征图；第一分类模块，用于根据所述降维特征图对所述肺部的状态进行分类。

10、第三方面，本申请提出了一种计算机程序，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的一种分类方法的步骤。

11、第四方面，本申请提出了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如第一方面任意一项所述一种分类方法的步骤。

12、第五方面，本申请提出了一种存储介质，该存储介质存储有如第三方面所述的一种计算机程序，所述计算机程序能够被一个或多个处理器执行。

13、本发明创造的有益效果：本申请通过获取肺部在呼气过程中的三维电阻抗数据；根据所述三维电阻抗数据确定所述肺部在所述呼气过程中的多个三维电阻抗图像，其中多个所述三维电阻抗图像是不同时刻的三维电阻抗图像；根据多个所述三维电阻抗图像确定降维特征图；根据所述降维特征图对所述肺部的状态进行分类。解决了现有技术中进行肺功能测试时出现的操作难度高、需要大规模测量得到正常值，以及分侧肺功能测试时出现的创伤大，患者在气管插管的情况下难以展示正常生理功能的问题，实现了高效全面的特征提取，与传统的基于呼吸波形的方法相比，分类准确率大大提升，而且降低了操作难度，实现了无创获取肺通气空间分布信息，进而实现抓取肺通气的时间变化动态特征的目的。

技术特征：

1.一种分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种分类方法，其特征在于，所述根据所述三维电阻抗数据确定所述肺部在多个三维电阻抗图像，包括：

3.根据权利要求1所述的一种分类方法，其特征在于，所述根据多个所述三维电阻抗图像确定降维特征图，包括：

4.根据权利要求3所述的一种分类方法，其特征在于，所述根据每个所述三维电阻抗图像确定每个降维特征，包括：

5.根据权利要求4所述的一种分类方法，其特征在于，所述根据多个所述降维特征确定所述降维特征图，包括：

6.根据权利要求1所述的一种分类方法，其特征在于，所述根据所述降维特征图对所述肺部的状态进行分类，包括：

7.一种分类装置，其特征在于，包括：

8.一种计算机程序，其特征在于，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1到6任一项所述的一种分类方法的步骤。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种存储介质，其特征在于，该存储介质存储有如权利要求8所述的一种计算机程序，所述计算机程序能够被一个或多个处理器执行。

技术总结
本申请通过获取肺部在呼气过程中的三维电阻抗数据；根据所述三维电阻抗数据确定所述肺部在所述呼气过程中的多个三维电阻抗图像，其中多个所述三维电阻抗图像是不同时刻的三维电阻抗图像；根据多个所述三维电阻抗图像确定降维特征图；根据所述降维特征图对所述肺部的状态进行分类。解决了现有技术中进行肺功能测试时出现的操作难度高、创伤大，患者难以在气管插管的情况下正常展示功能的问题，实现了高效全面的特征提取，与传统的基于呼吸波形的方法相比，分类准确率大大提升，而且降低了操作难度，实现了无创获取数据的目的。

技术研发人员：张昕
受保护的技术使用者：北京华睿博视医学影像技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15