CN111415742B - 通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法 - Google Patents
通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111415742B CN111415742B CN202010189037.9A CN202010189037A CN111415742B CN 111415742 B CN111415742 B CN 111415742B CN 202010189037 A CN202010189037 A CN 202010189037A CN 111415742 B CN111415742 B CN 111415742B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lung
- calculating
- lobes
- segment
- focus
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 title claims abstract description 70
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title abstract description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 3
- 230000003902 lesion Effects 0.000 claims 1
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 description 3
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/66—Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30061—Lung
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30096—Tumor; Lesion
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Geometry (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法,包括以下步骤:设定肺段数据为A以及肺叶数据为B‑计算坐标M分别在A、B上的质心坐标‑由A、B上质心坐标之间距离计算比例系数R‑计算出M点的对应的M′在A上的位置‑根据M′坐标位置判断出M′在A上的肺段S,则M位置在B上的肺段即为S;本发明采用上述通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法,可通过模型预测出的B的5个肺叶中任意肺叶上一个坐标位置,通过投影映射到肺段数据A上,即可预测出这个位置所在的肺段,便于发现病灶,协助医师进行诊治。
Description
技术领域
本发明涉及一种病灶位置预测技术,尤其涉及一种通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法。
背景技术
目前,肺癌是所有癌症中死亡率最高的癌症,通过对病灶所在肺段位置的预测,对肺癌的早期筛查和评估具有重要意义,但是现有技术中并无针对此的有效算法。
发明内容
本发明的目的是提供一种通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法,可通过模型预测出的B的5个肺叶中任意肺叶上一个坐标位置,通过投影映射到肺段数据A上,即可预测出这个位置所在的肺段,便于发现病灶,协助医师进行诊治。
为实现上述目的,本发明提供了一种通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法,包括以下步骤:
S1、设定标注的正常人的肺段数据为A,设定模型预测的肺叶数据为B;
S2、任意取B上一个坐标位置M(xM,yM,zM)和B的肺分叶结果,判断出坐标位置M(xM,yM,zM)所在的肺叶,假设为q1;
S3、计算B上q1肺叶的质心坐标Bq1(xq1B,yq1B,zq1B);
S4、计算A上q1肺叶的质心坐标Aq1(xq1A,yq1A,zq1A);
S5、分别计算A和B上q2肺叶质心坐标,得到Aq2(xq2A,yq2A,zq2A)和Bq2(xq2B,yq2B,zq2B),其中q2≠q1;
S6、分别计算Aq1、Aq2之间的距离以及Bq1、Bq2之间的距离,得出A上任意两点之间距离以及B上任意两点距离之间的比例关系R
S7、根据B上坐标位置M和B上质心点M’之间的关系以及比例关系R,计算出M点的对应的M’在A上的位置
设定M’坐标为(xM’,yM’,zM’)则有:
解方程计算得出M’坐标({xq2A(xM-xq1B)-xq1A(xM-xq2B)}/(xq2B-xq1B),{yq2A(yM-yq1B)-yq1A(yM-yq2B)}/(yq2B-yq1B),{zq2A(zM-zq1B)-zq1A(zM-zq2B)}/(zq2B-zq1B));
S8、根据M’坐标位置判断出M’在A上的肺段S,则M位置在B上的肺段即为S。
因此,本发明采用上述通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法,可通过模型预测出的B的5个肺叶中任意肺叶上一个坐标位置,通过投影映射到肺段数据A上,即可预测出这个位置所在的肺段,便于发现病灶,协助医师进行诊治。
下面通过实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
具体实施方式
以下将对本发明作进一步的描述,需要说明的是,本实施例以本技术方案为前提,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围并不限于本实施例。
本发明通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法,包括以下步骤:
S1、设定标注的正常人的肺段数据为A,设定模型预测的肺叶数据为B;
S2、任意取B上一个坐标位置M(xM,yM,zM)和B的肺分叶结果,判断出坐标位置M(xM,yM,zM)所在的肺叶,假设为q1;
S3、计算B上q1肺叶的质心坐标Bq1(xq1B,yq1B,zq1B);
S4、计算A上q1肺叶的质心坐标Aq1(xq1A,yq1A,zq1A);
S5、分别计算A和B上q2肺叶质心坐标,得到Aq2(xq2A,yq2A,zq2A)和Bq2(xq2B,yq2B,zq2B),其中q2≠q1;
S6、分别计算Aq1、Aq2之间的距离以及Bq1、Bq2之间的距离,得出A上任意两点之间距离以及B上任意两点距离之间的比例关系R
S7、根据B上坐标位置M和B上质心点M’之间的关系以及比例关系R,计算出M点的对应的M’在A上的位置
设定M’坐标为(xM’,yM’,zM’)则有:
解方程计算得出M’坐标({xq2A(xM-xq1B)-xq1A(xM-xq2B)}/(xq2B-xq1B),{yq2A(yM-yq1B)-yq1A(yM-yq2B)}/(yq2B-yq1B),{zq2A(zM-zq1B)-zq1A(zM-zq2B)}/(zq2B-zq1B));
S8、根据M’坐标位置判断出M’在A上的肺段S,则M位置在B上的肺段即为S。
因此,本发明采用上述通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法,可通过模型预测出的B的5个肺叶中任意肺叶上一个坐标位置,通过投影映射到肺段数据A上,即可预测出这个位置所在的肺段,便于发现病灶,协助医师进行诊治。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (1)
1.一种通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、设定标注的正常人的肺段数据为A,设定模型预测的肺叶数据为B;
S2、任意取B上一个坐标位置M(xM,yM,zM)和B的肺分叶结果,判断出坐标位置M(xM,yM,zM)所在的肺叶,假设为q1;
S3、计算B上q1肺叶的质心坐标Bq1(xq1B,yq1B,zq1B);
S4、计算A上q1肺叶的质心坐标Aq1(xq1A,yq1A,zq1A);
S5、分别计算A和B上q2肺叶质心坐标,得到Aq2(xq2A,yq2A,zq2A)和Bq2(xq2B,yq2B,zq2B),其中q2≠q1;
S6、分别计算Aq1、Aq2之间的距离以及Bq1、Bq2之间的距离,得出A上任意两点之间距离以及B上任意两点距离之间的比例关系R
S7、根据B上坐标位置M和B上质心点Bq1之间的关系以及比例关系R,计算出M点的对应的M’在A上的位置
设定M’坐标为(xM’,yM’,zM’)则有:
解方程计算得出M’坐标({xq2A(xM-xq1B)-xq1A(xM-xq2B)}/(xq2B-xq1B),{yq2A(yM-yq1B)-yq1A(yM-yq2B)}/(yq2B-yq1B),{zq2A(zM-zq1B)-zq1A(zM-zq2B)}/(zq2B-zq1B));
S8、根据M’坐标位置判断出M’在A上的肺段S,则M位置在B上的肺段即为S。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010189037.9A CN111415742B (zh) | 2020-03-17 | 2020-03-17 | 通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010189037.9A CN111415742B (zh) | 2020-03-17 | 2020-03-17 | 通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111415742A CN111415742A (zh) | 2020-07-14 |
CN111415742B true CN111415742B (zh) | 2024-06-04 |
Family
ID=71493050
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010189037.9A Active CN111415742B (zh) | 2020-03-17 | 2020-03-17 | 通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111415742B (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104619275A (zh) * | 2012-04-28 | 2015-05-13 | 物理科学公司 | 用于软组织解剖的方法和装置 |
CN107133474A (zh) * | 2017-05-09 | 2017-09-05 | 山东省千佛山医院 | 适用于肺癌的病理诊断报告快速生成系统及方法 |
WO2017216318A1 (en) * | 2016-06-16 | 2017-12-21 | Koninklijke Philips N.V. | A method and apparatus for mapping at least part of a structure in an image of at least part of a body of a subject |
CN107808377A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-16 | 北京青燕祥云科技有限公司 | 一种肺叶中病灶的定位方法及装置 |
CN108257674A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-07-06 | 龙马智芯(珠海横琴)科技有限公司 | 疾病预测方法和装置、设备、计算机可读存储介质 |
CN109215033A (zh) * | 2017-06-30 | 2019-01-15 | 上海联影医疗科技有限公司 | 图像分割的方法及系统 |
CN109685787A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-26 | 杭州依图医疗技术有限公司 | Ct影像的肺叶段分割中的输出方法、装置 |
CN109978860A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-05 | 北京青燕祥云科技有限公司 | 胸水判别方法、装置和计算机设备 |
CN110859658A (zh) * | 2018-08-28 | 2020-03-06 | 爱惜康有限责任公司 | 超声端部执行器的温度控制以及用于其的控制系统 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7333644B2 (en) * | 2003-03-11 | 2008-02-19 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Systems and methods for providing automatic 3D lesion segmentation and measurements |
US20050016530A1 (en) * | 2003-07-09 | 2005-01-27 | Mccutcheon John | Treatment planning with implantable bronchial isolation devices |
US9020229B2 (en) * | 2011-05-13 | 2015-04-28 | Broncus Medical, Inc. | Surgical assistance planning method using lung motion analysis |
-
2020
- 2020-03-17 CN CN202010189037.9A patent/CN111415742B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104619275A (zh) * | 2012-04-28 | 2015-05-13 | 物理科学公司 | 用于软组织解剖的方法和装置 |
WO2017216318A1 (en) * | 2016-06-16 | 2017-12-21 | Koninklijke Philips N.V. | A method and apparatus for mapping at least part of a structure in an image of at least part of a body of a subject |
CN107133474A (zh) * | 2017-05-09 | 2017-09-05 | 山东省千佛山医院 | 适用于肺癌的病理诊断报告快速生成系统及方法 |
CN109215033A (zh) * | 2017-06-30 | 2019-01-15 | 上海联影医疗科技有限公司 | 图像分割的方法及系统 |
CN107808377A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-16 | 北京青燕祥云科技有限公司 | 一种肺叶中病灶的定位方法及装置 |
CN108257674A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-07-06 | 龙马智芯(珠海横琴)科技有限公司 | 疾病预测方法和装置、设备、计算机可读存储介质 |
CN110859658A (zh) * | 2018-08-28 | 2020-03-06 | 爱惜康有限责任公司 | 超声端部执行器的温度控制以及用于其的控制系统 |
CN109685787A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-26 | 杭州依图医疗技术有限公司 | Ct影像的肺叶段分割中的输出方法、装置 |
CN109978860A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-05 | 北京青燕祥云科技有限公司 | 胸水判别方法、装置和计算机设备 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
放射CT诊断肺段隔离症的有效性评价;廖德泳;;心血管病防治知识(学术版);20180415(04);全文 * |
肺结核50例误诊分析;王方宁;;基层医学论坛;20150501(13);全文 * |
肺部CT图像中的解剖结构分割方法综述;边子健;覃文军;刘积仁;赵大哲;;中国图象图形学报;20181016(10);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111415742A (zh) | 2020-07-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10969905B2 (en) | Interactive displays | |
CN109141437B (zh) | 一种机器人全局重定位方法 | |
WO2023000119A1 (zh) | 手势识别方法、装置、系统及车辆 | |
CN110319834B (zh) | 一种室内机器人定位的方法及机器人 | |
US10572012B2 (en) | Electronic device for performing gestures and methods for determining orientation thereof | |
CN105867603A (zh) | 一种眼控方法及装置 | |
CN104899600A (zh) | 一种基于深度图的手部特征点检测方法 | |
CN111564221B (zh) | 一种由统计数据驱动的传染病疫情预测方法 | |
WO2016008265A1 (zh) | 一种定位位置的方法及装置 | |
JP2009009280A (ja) | 3次元署名認証システム | |
CN111415742B (zh) | 通过肺叶预测病灶肺段位置的计算方法 | |
US11995254B2 (en) | Methods, devices, apparatuses, and storage media for mapping mouse models for computer mouses | |
CN114491822B (zh) | 汽车冲压模具工艺优化方法、装置、存储介质及服务器 | |
CN108680185A (zh) | 移动机器人的陀螺仪数据校正方法、装置和设备 | |
CN113608663A (zh) | 一种基于深度学习和k-曲率法的指尖跟踪方法 | |
CN112836641A (zh) | 一种基于机器视觉的手卫生监测方法 | |
CN111158478B (zh) | 响应方法及电子设备 | |
JP7279975B2 (ja) | 2次元カメラを利用して客体制御を支援する方法、システムおよび非一過性のコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
CN109697407A (zh) | 一种图像处理方法及装置 | |
WO2018171363A1 (zh) | 一种位置信息确定方法、投影设备和计算机存储介质 | |
CN105005381A (zh) | 一种虚拟机械臂交互的抖动消除方法 | |
JP7293620B2 (ja) | ジェスチャ検出装置、およびジェスチャ検出方法 | |
JPH0644023A (ja) | 表示装置 | |
CN103885597B (zh) | 空间输入识别方法和系统 | |
CN116263617A (zh) | 手部自由度的修正方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |