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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院;云陽縣人民醫(yī)院申請的專利一種基于通氣血流灌注權(quán)重建立標(biāo)準(zhǔn)肺功能影像的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119650013B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411723037.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H30/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于通氣血流灌注權(quán)重建立標(biāo)準(zhǔn)肺功能影像的方法是由陶丹;畢蘇艷;柳先鋒;張源;朱睿;張寧寧設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于通氣血流灌注權(quán)重建立標(biāo)準(zhǔn)肺功能影像的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于通氣血流灌注權(quán)重建立標(biāo)準(zhǔn)肺功能影像的方法，包括利用Python和3Dslicer獲得形變場矩陣和灰度值矩陣，對形變場矩陣和灰度值矩陣進行重新分級處理得到體積變化矩陣和灰度值變化矩陣，根據(jù)分級的體積變化矩陣和灰度值變化矩陣進行重新分級得到新肺功能矩陣，利用Python的Matplotlib可視化并按照不同的功能等級將新肺功能矩陣進行區(qū)域劃分，最終得到基于通氣?血流灌注數(shù)據(jù)的功能影像。本發(fā)明是一種基于4D?CT和PETCT圖像的通氣?血流灌注權(quán)重建立肺功能影像分割的定量分析方法，該方法同時考慮了肺的通氣能力和血流灌注能力，彌補了現(xiàn)有研究中概念上的缺陷，能夠更準(zhǔn)確的反映不同肺功能區(qū)的影像情況。

本發(fā)明授權(quán)一種基于通氣血流灌注權(quán)重建立標(biāo)準(zhǔn)肺功能影像的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于通氣血流灌注權(quán)重建立標(biāo)準(zhǔn)肺功能影像的方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、利用Python和3Dslicer獲得形變場矩陣和灰度值矩陣： S11、圖像預(yù)處理：將基于4D-CT的吸氣末和呼氣末圖像以及PETCT圖像，三種類型圖像的原始DICOM格式進行格式轉(zhuǎn)變并保存為Nii格式，調(diào)用Python的nibabel和torch模塊對Nii格式的圖像進行預(yù)處理，獲得保留整個肺的胸部影像圖片，所述預(yù)處理包括標(biāo)準(zhǔn)化處理、重采樣和裁剪工作；為了得到肺組織，對裁剪后的影像進行二值化處理，得到肺的掩膜區(qū)即mask區(qū)域，進一步得到感興趣區(qū)域肺組織區(qū)，本步驟得到三組相同尺寸的Nii圖像； S12、利用3Dslicer對Nii圖像進行配準(zhǔn)：調(diào)用3Dslicer的Elastix配準(zhǔn)模型，對Nii圖像進行圖像形變配準(zhǔn)，得到形變場矩陣和PET配準(zhǔn)后的灰度圖像；使用SimpleITK讀取PET配準(zhǔn)后的灰度圖像，并轉(zhuǎn)換為Numpy格式，得到反映PET圖像SUV值的灰度值矩陣； S2、對形變場矩陣和灰度值矩陣進行重新分級處理： S21、利用Python的SITK和Numpy模塊對形變場矩陣進行雅可比算法降維，得到反映每個像素點形變量的雅可比矩陣，公式表示為： 其中，Dxx,y,z、Dyx,y,z、Dzx,y,z分別表示像素點在x、y、z軸上的位移分量；p在0～1之間表示體素體積縮小，p＝1表示體素體積沒有變化，p＞1表示體素體積擴大；將雅可比矩陣的數(shù)值進行歸一化至0～1之間得到體積變化矩陣，進一步均分為五等分，將小于等于0的灰度值設(shè)為0，將大于0且小于等于五分之一位數(shù)的灰度值設(shè)為1，將大于五分之一位數(shù)且小于等于五分之二中位數(shù)的灰度值設(shè)為2，將大于五分之二且小于等于五分之三位數(shù)的灰度值設(shè)為3，將大于五分之三且小于等于五分之四位數(shù)的灰度值設(shè)為4，將大于五分之四位數(shù)的灰度值設(shè)為5，一共分為6個等級，并重新保存得到標(biāo)記后的體積變化矩陣； S22、對PET圖像的灰度值矩陣進行分類處理：利用Python讀取PET肺區(qū)域灰度值范圍并將數(shù)值進行歸一化至0～1之間得到灰度變化矩陣，進一步均分為五等分，按步驟S21標(biāo)記方式標(biāo)記后，重新保存得到標(biāo)記后的灰度值變化矩陣； S3、根據(jù)分級的體積變化矩陣和灰度值變化矩陣，進行重新分級： 利用Python的Numpy模塊，對體積變化矩陣和灰度值變化矩陣的數(shù)值做乘法運算得到新矩陣，該新矩陣的數(shù)值在0～1之間；新矩陣中的數(shù)值反映了肺通氣和血流灌注共同影響下的肺功能情況，據(jù)此對新矩陣進行不同等級的功能評分，評分等級數(shù)值越大等級越高，表明體素的肺功能等級越高，對每個體素進行前述功能評分，得到新肺功能矩陣； S4、可視化結(jié)果： 利用Python的Matplotlib可視化，并按照不同的功能等級將新肺功能矩陣進行區(qū)域劃分，最終得到基于通氣-血流灌注數(shù)據(jù)的功能影像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人重慶大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院;云陽縣人民醫(yī)院，其通訊地址為：400030 重慶市沙坪壩區(qū)漢渝路181號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。