CN110232686A - 肺结节随访图像的获取方法、装置、ct设备和存储介质 - Google Patents

肺结节随访图像的获取方法、装置、ct设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种肺结节随访图像的获取方法、装置、CT设备和存储介质。方法首先根据患者的标识信息确定患者是否为肺结节随访患者，如果是，根据患者的标识信息提取对应的CT扫描参数，从而在本次随访时可以根据之前存储的CT扫描参数进行肺结节的扫描；如果否，在设置本次CT扫描参数后，将其与该患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以便下次肺结节随访时能够根据患者的标识信息提取与患者的标识信息对应的CT扫描参数。本申请通过建立CT扫描参数与患者的标识信息的第一对应关系，保证后续每次肺结节随访与初次肺结节检查时CT扫描参数的一致性。在一致的CT扫描参数下得到的随访图像，能够提高随访图像量化分析的准确性。

Description

肺结节随访图像的获取方法、装置、CT设备和存储介质
技术领域
本发明涉及医疗成像技术领域，尤其涉及一种肺结节随访图像的获取方法、装置、CT设备和存储介质。
背景技术
计算机断层成像(Computed Tomography,CT)设备作为一种敏感度和准确度较高的医疗器械，在肺部检查中已经得到广泛的应用。由于一些患者肺部的结节较小或者当前无法观察出结节的任何恶性特征，因此通常医生在阅片后给出的建议是不必急于手术治疗，需要患者随访观察。
肺结节随访即是在患者被初次检查出肺结节后进行的肺部检查，其目的是帮助医生了解患者肺结节随时间的变化信息。对于不同种类的肺结节，医生建议的随访频率和随访持续时间等可能存在差异。参见下表1，为本申请提供的一种依据结节直径(单位：mm)划分的微小肺结节的随访简表。其中，纯毛玻璃结节(PGGN)、部分实性毛玻璃结节(PSGGN)和实性结节(SN)分别为三种不同的肺结节种类。
表1微小肺结节的随访简表(2013Fleischner学会指南)
CT设备对患者进行肺部扫描时，通常需要预先设置多项扫描参数。扫描参数影响最终获得的图像质量，例如曝光剂量越低，图像的信噪比越低，图像质量下降。目前，因同一患者每次肺结节随访时CT设备采用的扫描参数不同，影响随访图像量化分析的准确性。
发明内容
有鉴于上述问题，本申请提供了一种肺结节随访图像的获取方法、装置、CT设备和存储介质，以保证肺结节随访时CT扫描参数一致，提高随访图像量化分析的准确性。
为了解决上述技术问题，本申请采用了如下技术方案：
第一方面，本申请提供一种肺结节随访图像的获取方法，包括：
根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者；
如果是，则提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
如果否，则设置CT扫描参数，将设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
可选地，该方法还包括：
从所述肺结节的扫描图像中获得肺结节的信息；所述肺结节的信息至少包括：三维中心位置、体积和最大直径；
根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节；
以所述待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，生成所述待重建肺结节的重建图像。
可选地，所述根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节，具体包括：
当所述肺结节的体积大于预设体积且所述最大直径大于预设直径时确定所述肺结节为待重建肺结节。
可选地，该方法还包括：
存储每个所述肺结节与三维中心位置的第二对应关系；所述第二对应关系携带日期；
当确定所述患者为肺结节随访患者时，利用所述第二对应关系对所述患者不同日期的肺结节进行匹配，获得肺结节的匹配结果；
根据所述匹配结果对所述患者的肺结节进行随访对比分析。
可选地，所述根据所述匹配结果对所述患者的肺结节进行随访对比分析，具体包括：
根据所述匹配结果获得所述患者的每个肺结节的倍增时间和倍增率。
第二方面，本申请提供一种肺结节随访图像的获取装置，包括：
判断模块，用于根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者；
参数提取模块，用于当所述患者为肺结节随访患者时，提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
参数设置模块，用于当所述患者不是肺结节随访患者时，设置CT扫描参数；
第一存储模块，用于当所述患者不是随访模块时，将所述参数设置模块设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
第一获取模块，用于根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
可选地，该装置还包括：
第二获取模块，用于从所述肺结节的扫描图像中获得肺结节的信息；所述肺结节的信息至少包括：三维中心位置、体积和最大直径；
确定模块，用于根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节；
重建模块，用于以所述待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，生成所述待重建肺结节的重建图像。
可选地，所述确定模块，具体包括：
第一确定单元，用于当所述肺结节的体积大于预设体积且所述最大直径大于预设直径时确定所述肺结节为待重建肺结节。
装置还包括：
第二存储模块，用于存储每个所述肺结节与三维中心位置的第二对应关系；所述第二对应关系携带日期；
匹配模块，用于当确定所述患者为肺结节随访患者时，利用所述第二对应关系对所述患者不同日期的肺结节进行匹配，获得肺结节的匹配结果；
分析模块，用于根据所述匹配结果对所述患者的肺结节进行随访对比分析。
分析模块，具体包括：
第一分析单元，用于根据所述匹配结果获得所述患者的每个肺结节的倍增时间和倍增率。
第三方面，本申请提供一种CT设备，用于根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者；如果是，则提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；如果否，则设置CT扫描参数，将设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述介质上存储有计算机程序；所述程序被处理器执行时实现前述第一方面提供的肺结节随访图像的获取方法。
第五方面，本申请提供一种处理器，用于运行计算机程序，所述程序运行时执行前述第一方面提供的肺结节随访图像的获取方法。
与现有技术相比，本申请至少具有以下优点：
本申请实施例提供的肺结节随访图像的获取方法，首先根据患者的标识信息确定患者是否为肺结节随访患者。如果患者是肺结节随访患者，则根据患者的标识信息提取对应的CT扫描参数，从而在本次随访时可以根据之前存储的CT扫描参数进行肺结节的扫描，保证同一个患者使用的CT 扫描参数保持一致。如果患者不是肺结节随访患者，为了保证该患者肺结节随访时的CT扫描参数一致，因此在设置本次的CT扫描参数后，将CT 扫描参数与该患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以便下次肺结节随访时能够根据患者的标识信息提取与患者的标识信息对应的CT扫描参数。该方法通过建立CT扫描参数与患者的标识信息的第一对应关系，保证后续每次肺结节随访与初次肺结节检查时CT扫描参数的一致性。在一致的CT扫描参数下得到的随访图像，能够提高随访图像量化分析的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例提供的一种肺结节随访图像的获取方法流程图；
图2为本申请实施例提供的另一种肺结节随访图像的获取方法流程图；
图3为本申请实施例提供的一种肺结节的扫描图像；
图4为本申请实施例提供的一种重建图像；
图5为本申请实施例提供的一种肺结节示意图；
图6为本申请实施例提供的同一肺结节随访的示意图；
图7为本申请实施例提供的一种控制设备的硬件结构图；
图8为本申请实施例提供的一种肺结节随访图像的获取装置结构示意图。
具体实施方式
正如前文所述，由于患者每次随访时CT扫描参数的不一致性问题，因此，每次获得的随访图像的区别不仅在于患者本身，另外还受到CT设备的影响。例如，第一次随访采用的曝光剂量较高，第二次随访采用的曝光剂量较低，则比对两次的随访图像，能够发现第二次的随访图像信噪比较低。显然，这一问题影响随访图像量化分析的准确性。同时，对随访图像进行分析的难度和工作强度较大，分析效率低。
有鉴于此，发明人经过研究，提供一种肺结节随访图像的获取方法、装置、CT设备和存储介质。通过构建患者初次进行肺部CT检查时的CT 扫描参数与患者的标识信息的第一对应关系，能够在后续患者每次肺结节随访时，根据第一对应关系获得患者的标识信息对应的CT扫描参数，以此CT扫描参数对CT设备进行参数设置，并获得随访图像。本申请实施例提供的技术方案有效保证了患者每次肺结节随访时CT扫描参数一致，从而解决了上述问题。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
第一实施例
参见图1，该图为本申请实施例提供的一种肺结节随访图像的获取方法流程图。
如图1所示，本实施例提供的肺结节随访图像的获取方法，包括：
步骤101：根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者，如果是，执行步骤102；如果否，执行步骤103。
本实施例中，患者的标识信息即是指能够唯一地标识患者身份的信息。对于不同的患者，每一名患者具有唯一对应的一个标识信息。作为示例，标识信息可以是患者的身份证号，也可以是对患者的身份证号以某种方式进行编码后的身份信息，还可以是对患者随机生成的二维码或条形码。本实施例中对于患者的标识信息不加以限定。
患者第一次进行肺部CT检查之后，患者的标识信息被存储或记录起来。因此，本步骤根据患者的标识信息即可判断患者是否为肺结节随访患者，因为如果是肺结节随访患者，会有该标识信息的患者进行肺部CT检查或随访的相关历史记录；如果不是肺结节随访患者，则无法查询到该标识信息的患者进行肺部CT检查或随访的相关历史记录。
步骤102：患者为肺结节随访患者，则提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数。
本实施例中，CT扫描参数是对患者肺部进行CT扫描之前需要对CT 设备进行预先设置的参数。CT扫描参数可以包括但不限于：
曝光电流，曝光电压，曝光时间，曝光剂量，扫描视野，重建算法，层距和窗口。其中，曝光剂量可以用CT剂量指数(CTDI)表示，临床上一般以mAs为单位，即曝光剂量＝曝光电流×曝光时间。
在第一次进行肺部CT检查时，由技师设置CT设备的扫描参数进行设置。本实施例中，可以对患者的标识信息以及CT扫描参数进行关联存储，例如，建立患者的标识信息以及CT扫描参数的第一对应关系。为便于理解，本实施例以下表2展示患者的标识信息与CT扫描参数的第一对应关系。
表2第一对应关系示例表
基于患者的标识信息与CT扫描参数的第一对应关系，可以直接便利地获取肺结节随访患者进行肺结节随访需要对CT设备设置的CT扫描参数。作为示例，如表2中所示，如果患者的标识信息为Patient_ID2，则将CT 扫描参数设置为(180mAs、120KV、360mm)。
步骤103：患者不是肺结节随访患者，则设置CT扫描参数，将设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的 CT扫描参数。
如果患者不是肺结节随访患者，即表明该患者是第一次在该医院进行肺部CT检查。为便于其以后进行肺结节随访时，CT设备中CT扫描参数能够与患者第一次进行肺部CT检查的CT扫描参数一致，本步骤建立该患者的标识信息与CT扫描参数的第一对应关系并进行存储。存储后，后续每次对该患者进行肺结节随访时均可提取第一对应关系中患者的标识信息对应的CT扫描参数。
步骤104：根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
在实际应用中，作为一种可能的实现方式，可以将患者的标识信息、日期以及肺结节的扫描图像进行关联。例如，标识信息为Patient_ID3的患者在第一日期的扫描图像为Picture_1，在第二日期的扫描图像为Picture_2。
以上即为本申请实施例提供的肺结节随访图像的获取方法，首先根据患者的标识信息确定患者是否为肺结节随访患者。如果患者是肺结节随访患者，则根据患者的标识信息提取对应的CT扫描参数，从而在本次随访时可以根据之前存储的CT扫描参数进行肺结节的扫描，保证同一个患者使用的CT扫描参数保持一致。如果患者不是肺结节随访患者，为了保证该患者肺结节随访时的CT扫描参数一致，因此在设置本次的CT扫描参数后，将CT扫描参数与该患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以便下次肺结节随访时能够根据患者的标识信息提取与患者的标识信息对应的 CT扫描参数。该方法通过建立CT扫描参数与患者的标识信息的第一对应关系，保证后续每次肺结节随访与初次肺结节检查时CT扫描参数的一致性。在一致的CT扫描参数下得到的随访图像，能够提高随访图像量化分析的准确性。
直接扫描获得的患者肺结节随访图像中，肺结节尺寸往往很小，不便于对其观察和进行随访量化分析。基于此问题，本申请在前述实施例的基础上进一步提供了另一种肺结节随访图像的获取方法。下面结合实施例和附图对该方法的具体实现进行详细描述。
第二实施例
参见图2，该图为本申请实施例提供的另一种肺结节随访图像的获取方法流程图。
如图2所示，本实施例提供的肺结节随访图像的获取方法，包括：
步骤201：根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者，如果是，执行步骤202；如果否，执行步骤203。
步骤202：患者为肺结节随访患者，则提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数。
步骤203：患者不是肺结节随访患者，则设置CT扫描参数，将设置的 CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的 CT扫描参数。
步骤204：根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
本实施例中，步骤201-204的实现方式与前述实施例中步骤101-104 的实现方式相同，关于步骤201-204的描述可以参照前述实施例，此处不再赘述。
本实施例中，为提高观察和随访量化分析肺结节的便利性，从肺结节的扫描图像中确定出待重建肺结节，再生成待重建肺结节的重建图像。在重建图像中，待重建肺结节的分辨率更高，图像反映出关于该待重建肺结节的更多细节。下面结合步骤205-207对此过程进行详细描述。
为便于理解，首先对CT设备的视野概念进行介绍。CT设备的视野分为扫描视野(SFOV)和显示视野(DFOV)，其中显示视野又称为重建视野。
扫描视野可以理解为是CT设备进行扫描之前设定的可扫描范围。通常，对于一款CT设备，其扫描特定的部位时，扫描视野设置为一个定值，例如对于不同的患者，对他们分别进行肺部CT扫描时，设定的扫描视野相同。扫描视野可以用于衡量CT设备进行有效成像的空间尺寸。
重建视野为显示矩阵与像素的乘积。对于CT设备，其显示矩阵一般是固定的，例如512×512。因此，重建视野与像素成正比。观察较大的部位，需要较大的重建视野；观察较小的细节，需要较小的重建视野。例如，胸部的DFOV是35cm，腰椎的DFOV是15cm，颈椎的DFOV是12cm。
步骤205：从所述肺结节的扫描图像中获得肺结节的信息。
本实施例中，肺结节的信息至少包括：三维中心位置、体积和最大直径。此外，还可以包括：质量，肺结节区域CT值的最大值、最小值和均值，以及肺结节所在的肺叶区域等。
需要说明的是，三维空间位置的零点规定为靠近头部的第一张扫描图像的左下角。
在一些实现方式中，本步骤可采用肺结节检测算法从扫描图像中获得肺结节的上述信息。对于本领域技术人员来说，进行肺结节检测属于比较成熟的技术，因此本实施例中对于肺结节检测算法的原理不进行赘述，另外对采用的肺结节检测算法也不进行具体限定。
步骤206：根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节。
确定待重建肺结节即表示后续需要对其进行重建显示。步骤204执行后获得的肺结节扫描图像中可能包含多个肺结节。每个肺结节具有其对应的肺结节的信息。本实施例中，一幅肺结节扫描图像中，待重建肺结节的数量可以为一个也可以为多个。
本步骤具有多种可能的实现方式，下面进行举例说明。
示例一：当肺结节的体积大于预设体积时，将肺结节确定为待重建肺结节。
示例二：当肺结节的最大直径大于预设直径时，将肺结节确定为待重建肺结节
示例三：当肺结节的体积大于预设体积且所述最大直径大于预设直径时确定所述肺结节为待重建肺结节。
示例四：从肺结节扫描图像中选出体积最大的肺结节作为待重建肺结节。
在上述示例中，预设体积作为衡量待重建肺结节的一个体积参考值，预设直径作为衡量待重建肺结节的一个直径参考值。预设体积以及预设直径均是按照实际需求预先设定的，对于预设体积以及预设直径的具体数值不加以限定。
步骤207：以所述待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，生成所述待重建肺结节的重建图像。
前面已经介绍过重建视野的概念。本步骤中，重建视野范围为待重建肺结节在重建图像中的显示范围。由于肺结节是具有三维形貌的，因此重建视野也是三维空间的概念。
具体地，本步骤可以以待重建肺结节的三维中心位置作为重建视野的中心，参考该待重建肺结节的最大直径以及该待重建肺结节在肺部的相对位置设置重建视野范围。
作为示例，本实施例中可采用会回顾性重建技术生成待重建肺结节的重建图像。在重建之前可以通过选择设置重建图像的层厚和层数等参数，从而提高图像中的密度分辨力，使图像更加清晰、细致和柔和，提升对微小肺结节的结构敏感性。
参见图3，该图为通过执行步骤201-204获得的肺结节的扫描图像。图 3中，区域301圈出了一个通过执行步骤205-206确定出的待重建肺结节。图4所示为重建图像，从图4中可以观察到位于中心区域401中的肺结节，该肺结节即为重建之前的待重建肺结节，图4中肺结节之外为肺实质。
以上，即为本申请实施例提供的肺结节随访图像的获取方法。该方法基于确定的待重建肺结节，以待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，实现重建视野的动态调整，保证图像质量的同时将局部图像的分辨率有效提高。例如，步骤204获得的图像的DFOV值是n1，步骤207生成的待重建肺结节的重建图像的DFOV值是n2，通过执行步骤205-207将待重建肺结节的局部分辨率提高n2/n1倍。通过重建视野的调整，使得待重建肺结节能够更为清晰地呈现在重建图像中，从而有助于提升图像分析和肺结节分析的准确性。
为提升肺结节随访图像比对的便利性，本实施例提供的肺结节随访图像的获取方法还可以进一步包括以下步骤。
步骤208：存储每个所述肺结节与三维中心位置的第二对应关系，第二对应关系携带日期。
对于每一个患者，经历首次肺部CT检查后以及历次肺结节随访过后，均会将新的日期获得的图像中肺结节与肺结节的三维中心位置的对应关系填充到第二对应关系。为便于理解，本实施例以下表3为例展示某一患者历次随访图像中的肺结节与三维中心位置的第二对应关系。如表3所示，第二对应关系中还可包含肺结节的体积、最大直径等。
表3第二对应关系示例表
步骤209：当确定所述患者为肺结节随访患者时，利用所述第二对应关系对所述患者不同日期的肺结节进行匹配，获得肺结节的匹配结果。
以表3为例，可以理解的是，同一患者在不同日期随访时，肺结节随访图像中的肺结节数量可能存在差异。如表3中所示，2015年4月13日随访出的肺结节只有一个，为肺结节A；2016年1月5日随访出的肺结节变为两个，分别是肺结节B和C；2016年7月4日随访出的肺结节依旧是两个，分别是肺结节D和E。
为便于量化分析肺结节的变化，需要明确不同日期的肺结节随访图像中相互对应的肺结节。因此，本步骤对历次随访的肺结节进行匹配。以表3为例，需要明确2016年1月5日随访出的肺结节B和C中哪一个是2015 年4月13日随访出的肺结节A生长变化的结果；另外，还需要明确2016 年7月4日随访出的肺结节D和E分别与肺结节B和C中的哪一个相互对应。
可以理解的是，同一肺结节其体积和最大直径等可能随时间发生变化。从而，在不同的随访日期，同一个肺结节的三维中心位置可能发生相对的偏移，但是偏移量非常微小。为避免对肺结节的混淆识别，本实施例提供了以下肺结节匹配的示例方式。
作为一示例，本步骤具体可以根据第二对应关系中肺结节的三维中心位置对不同日期的肺结节进行匹配。作为一种具体的实现方式，设定一个距离阈值Dthre，并获取(xA,yA,zA)与(xB,yB,zB)的距离DAB，以及与 (xC,yC,zC)的距离DAC，取DAB和DAC中的较小值与距离阈值进行比较，如果较小值小于距离阈值，则将该较小值对应的肺结节确定为相互匹配。例如 DAB和DAC中的较小值为DAC，并且DAC小于Dthre，则可得到肺结节A与肺结节C相互匹配的匹配结果。将肺结节D和E分别与肺结节B和C进行匹配的实现方式与前述将肺结节A与肺结节B和C相互匹配的实现方式相同，此处不再赘述。
步骤210：根据所述匹配结果对所述患者的肺结节进行随访对比分析。
在一些实现方式中，对所述患者的肺结节进行随访对比分析，具体可以包括：根据匹配结果获得患者的每个肺结节的倍增时间和倍增率。
仍沿用前述示例。通过步骤209得到的匹配结果为肺结节A、C和D 相互匹配。
本实施例中，倍增时间是指结节体积增加一倍所需的时间。例如，肺结节A至肺结节C，结节体积增加1倍，倍增时间为从2015年4月13日至2016年1月5日，即八个月零22天。
倍增率具体可以依据不同日期相互匹配的肺结节的体积或最大直径等信息获得。按照不同的倍增率定义，即可采用不同的方式计算倍增率。
作为一种实现方式，从2015年4月13日至2016年1月5日，肺结节 A的倍增率为VC/VA，从2015年4月13日至2016年7月4日，肺结节A 的倍增率为VD/VA，从2016年1月5日至2016年7月4日，肺结节C的倍增率为VD/VC。
作为另一种实现方式，从2015年4月13日至2016年1月5日，肺结节A的倍增率为dCmax/dAmax，从2015年4月13日至2016年7月4日，肺结节A的倍增率为dDmax/dAmax，从2016年1月5日至2016年7月4 日，肺结节C的倍增率为dDmax/dCmax。
参见图5和图6，分别显示针对某一患者的两次肺结节随访从待重建肺结节的重建图像中提取出的相互匹配的肺结节。通过对图5和图6所示的肺结节进行随访比对分析，能够获得对该肺结节的量化分析结果，即该肺结节的倍增率和倍增时间等。
通过以上方法，极大提升了肺结节随访比对的便利性，从而减轻了医生的工作量，有助于提升医生的工作效率。
上述实施例的肺结节随访图像的获取方法可以由控制设备执行。下面结合附图和实施例，对本申请提供的控制设备进行详细描述。
参见图7，该图为本申请实施例提供的控制设备的硬件结构图。
如图7所示，本实施例提供的控制设备，包括：
处理器701，通信接口702，存储器703，总线704。其中，处理器701、通信接口702和存储器703通过总线704完成相互间的通信。
其中，存储器703中可以存储有肺结节随访图像的获取的逻辑指令，该存储器例如可以是非易失性存储器。处理器701可以调用执行存储器703 中的肺结节随访图像的获取的逻辑指令，以执行前述实施例提供的肺结节随访图像的获取方法。作为一种实现方式，该肺结节随访图像的获取的逻辑指令可以为控制软件对应的程序，程序被处理器701执行时，实现前述实施例保护的肺结节随访图像的获取方法中部分或全部步骤。此时，作为一种可能的实现方式，控制设备可以对应地在显示界面上显示该指令对应的功能界面。
肺结节随访图像的获取的逻辑指令的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请前述实施例提供的方法的全部或部分步骤。
本申请进一步提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请前述实施例保护的肺结节随访图像的获取方法中部分或全部步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
上述的肺结节随访图像的获取的逻辑指令，可以称为“肺结节随访图像的获取装置”，该装置可以划分成各个功能单元或模块。具体参见以下实施例。
第三实施例
参见图8，该图为本申请实施例提供的肺结节随访图像的获取装置结构示意图。
如图8所示，本实施例提供的肺结节随访图像的获取装置，包括：判断模块801，参数提取模块802，参数设置模块803，第一存储模块804和第一获取模块805。
其中，判断模块801，用于根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者；
参数提取模块802，用于当所述患者为肺结节随访患者时，提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
参数设置模块803，用于当所述患者不是肺结节随访患者时，设置CT 扫描参数；
第一存储模块804，用于当所述患者不是随访模块时，将所述参数设置模块803设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
第一获取模块805，用于根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
以上即为本申请实施例提供的肺结节随访图像的获取装置，该装置需要根据患者的标识信息确定患者是否为肺结节随访患者。如果患者是肺结节随访患者，则根据患者的标识信息提取对应的CT扫描参数，从而在本次随访时可以根据之前存储的CT扫描参数进行肺结节的扫描，保证同一个患者使用的CT扫描参数保持一致。如果患者不是肺结节随访患者，为了保证该患者肺结节随访时的CT扫描参数一致，因此在设置本次的CT扫描参数后，将CT扫描参数与该患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以便下次肺结节随访时能够根据患者的标识信息提取与患者的标识信息对应的CT扫描参数。该装置通过建立CT扫描参数与患者的标识信息的第一对应关系，保证后续每次肺结节随访与初次肺结节检查时CT扫描参数的一致性。在一致的CT扫描参数下得到的随访图像，能够提高随访图像量化分析的准确性。
直接扫描获得的患者肺结节随访图像中，肺结节尺寸往往很小，不便于对其观察和进行随访量化分析。基于此问题，本申请实施例提供的装置还可进一步包括：
第二获取模块，用于从所述肺结节的扫描图像中获得肺结节的信息；所述肺结节的信息至少包括：三维中心位置、体积和最大直径；
确定模块，用于根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节；
重建模块，用于以所述待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，生成所述待重建肺结节的重建图像。
可选地，所述确定模块，具体包括：
第一确定单元，用于当所述肺结节的体积大于预设体积且所述最大直径大于预设直径时确定所述肺结节为待重建肺结节。
该装置基于确定的待重建肺结节，以待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，实现重建视野的动态调整，保证图像质量的同时将局部图像的分辨率有效提高。例如，第一获取模块805获得的图像的DFOV值是n1，重建模块生成的待重建肺结节的重建图像的DFOV值是n2，利用第二获取模块、确定模块和重建模块，将待重建肺结节的局部分辨率提高 n2/n1倍。第二获取模块、确定模块和重建模块共同实现重建视野的调整，使得待重建肺结节能够更为清晰地呈现在重建图像中，从而有助于提升图像分析和肺结节分析的准确性。
为提升肺结节随访图像比对的便利性，本实施例提供的装置还可进一步包括：
第二存储模块，用于存储每个所述肺结节与三维中心位置的第二对应关系；所述第二对应关系携带日期；
匹配模块，用于当确定所述患者为肺结节随访患者时，利用所述第二对应关系对所述患者不同日期的肺结节进行匹配，获得肺结节的匹配结果；
分析模块，用于根据所述匹配结果对所述患者的肺结节进行随访对比分析。
可选地，分析模块具体可以包括：
第一分析单元，用于根据所述匹配结果获得所述患者的每个肺结节的倍增时间和倍增率。
上述装置利用第二存储模块、匹配模块和分析模块，极大提升了肺结节随访比对的便利性，从而减轻了医生的工作量，有助于提升医生的工作效率。
基于前述实施例提供的肺结节随访图像的获取方法和装置，相应地，本申请还提供一种CT设备。下面对该设备的具体功能进行描述。
本申请实施例提供的CT设备，用于根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者；如果是，则提取与所述患者的标识信息对应的 CT扫描参数；如果否，则设置CT扫描参数，将设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
该CT设备通过建立CT扫描参数与患者的标识信息的第一对应关系，保证后续每次肺结节随访与初次肺结节检查时CT扫描参数的一致性。在一致的CT扫描参数下得到的随访图像，能够提高随访图像量化分析的准确性。
直接扫描获得的患者肺结节随访图像中，肺结节尺寸往往很小，不便于对其观察和进行随访量化分析。基于此问题，本申请实施例提供的CT 设备还可用于从所述肺结节的扫描图像中获得肺结节的信息；所述肺结节的信息至少包括：三维中心位置、体积和最大直径；根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节；以所述待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，生成所述待重建肺结节的重建图像。
可选地，CT设备具体用于当所述肺结节的体积大于预设体积且所述最大直径大于预设直径时确定所述肺结节为待重建肺结节。
可见，该CT设备基于确定的待重建肺结节，以待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，实现重建视野的动态调整，保证图像质量的同时将局部图像的分辨率有效提高，从而有助于提升图像分析和肺结节分析的准确性。
为提升肺结节随访图像比对的便利性，本实施例提供的CT设备，还可用于存储每个所述肺结节与三维中心位置的第二对应关系；所述第二对应关系携带日期；当确定所述患者为肺结节随访患者时，利用所述第二对应关系对所述患者不同日期的肺结节进行匹配，获得肺结节的匹配结果；根据所述匹配结果对所述患者的肺结节进行随访对比分析。
可选地，CT设备具体用于根据所述匹配结果获得所述患者的每个肺结节的倍增时间和倍增率。
以上提供的CT设备极大提升了肺结节随访比对的便利性，从而减轻了医生的工作量，有助于提升医生的工作效率。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (10)

1.一种肺结节随访图像的获取方法，其特征在于，包括：
根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者；
如果是，则提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
如果否，则设置CT扫描参数，将设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
2.根据权利要求1所述的肺结节随访图像的获取方法，其特征在于，还包括：
从所述肺结节的扫描图像中获得肺结节的信息；所述肺结节的信息至少包括：三维中心位置、体积和最大直径；
根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节；
以所述待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，生成所述待重建肺结节的重建图像。
3.根据权利要求2所述的肺结节随访图像的获取方法，其特征在于，所述根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节，具体包括：
当所述肺结节的体积大于预设体积且所述最大直径大于预设直径时确定所述肺结节为待重建肺结节。
4.根据权利要求2或3所述的肺结节随访图像的获取方法，其特征在于，还包括：
存储每个所述肺结节与三维中心位置的第二对应关系；所述第二对应关系携带日期；
当确定所述患者为肺结节随访患者时，利用所述第二对应关系对所述患者不同日期的肺结节进行匹配，获得肺结节的匹配结果；
根据所述匹配结果对所述患者的肺结节进行随访对比分析。
5.根据权利要求4所述的肺结节随访图像的获取方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果对所述患者的肺结节进行随访对比分析，具体包括：
根据所述匹配结果获得所述患者的每个肺结节的倍增时间和倍增率。
6.一种肺结节随访图像的获取装置，其特征在于，包括：
判断模块，用于根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者；
参数提取模块，用于当所述患者为肺结节随访患者时，提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
参数设置模块，用于当所述患者不是肺结节随访患者时，设置CT扫描参数；
第一存储模块，用于当所述患者不是随访模块时，将所述参数设置模块设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；
第一获取模块，用于根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
7.根据权利要求6所述的肺结节随访图像的获取装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于从所述肺结节的扫描图像中获得肺结节的信息；所述肺结节的信息至少包括：三维中心位置、体积和最大直径；
确定模块，用于根据所述肺结节的信息确定待重建肺结节；
重建模块，用于以所述待重建肺结节的三维中心位置设置重建视野范围，生成所述待重建肺结节的重建图像。
8.根据权利要求7所述的肺结节随访图像的获取装置，其特征在于，所述确定模块，具体包括：
第一确定单元，用于当所述肺结节的体积大于预设体积且所述最大直径大于预设直径时确定所述肺结节为待重建肺结节。
9.一种CT设备，其特征在于，用于根据患者的标识信息判断所述患者是否为肺结节随访患者；如果是，则提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；如果否，则设置CT扫描参数，将设置的CT扫描参数与所述患者的标识信息的第一对应关系进行存储，以使下次肺结节随访时根据所述患者的标识信息提取与所述患者的标识信息对应的CT扫描参数；根据所述CT扫描参数进行肺结节扫描，获得肺结节的扫描图像。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述介质上存储有计算机程序；所述程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的肺结节随访图像的获取方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110706790A (zh) * 2019-09-29 2020-01-17 东软医疗系统股份有限公司 数据传输方法、装置及设备
CN110782489A (zh) * 2019-10-21 2020-02-11 科大讯飞股份有限公司 影像数据的匹配方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111407298A (zh) * 2020-03-16 2020-07-14 京东方科技集团股份有限公司 一种ct成像设备的扫描方法及扫描装置
CN115222805A (zh) * 2022-09-20 2022-10-21 威海市博华医疗设备有限公司 一种基于肺癌影像的预期成像方法及装置

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103932665A (zh) * 2014-03-17 2014-07-23 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 一种电子阴道镜图像的显示方法及装置
CN105872454A (zh) * 2015-02-05 2016-08-17 富士通株式会社 图像显示设备和图像显示方法
CN107103187A (zh) * 2017-04-10 2017-08-29 四川省肿瘤医院 基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法及系统
CN107146266A (zh) * 2017-05-05 2017-09-08 上海联影医疗科技有限公司 一种图像重建方法、装置、医学成像系统及存储媒介
CN107665736A (zh) * 2017-09-30 2018-02-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于生成信息的方法和装置
CN108986085A (zh) * 2018-06-28 2018-12-11 深圳视见医疗科技有限公司 Ct图像肺结节检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN109065139A (zh) * 2018-09-10 2018-12-21 平安科技（深圳）有限公司 医疗随访方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109087707A (zh) * 2018-07-18 2018-12-25 上海理工大学 一种用于建立肺部影像数据库的方法及设备
CN109166104A (zh) * 2018-08-01 2019-01-08 沈阳东软医疗系统有限公司 一种病变检测方法、装置及设备
CN109242962A (zh) * 2018-09-28 2019-01-18 北京青燕祥云科技有限公司 肺结节的3d显示方法、装置及电子设备
CN109377522A (zh) * 2018-10-19 2019-02-22 北京青燕祥云科技有限公司 一种肺结节医学影像配准方法及其装置
CN109431506A (zh) * 2018-12-26 2019-03-08 上海联影医疗科技有限公司 医疗图像设备成像参数设置方法、装置、存储介质及设备
CN109712131A (zh) * 2018-12-27 2019-05-03 上海联影智能医疗科技有限公司 肺结节特征的量化方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103932665A (zh) * 2014-03-17 2014-07-23 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 一种电子阴道镜图像的显示方法及装置
CN105872454A (zh) * 2015-02-05 2016-08-17 富士通株式会社 图像显示设备和图像显示方法
CN107103187A (zh) * 2017-04-10 2017-08-29 四川省肿瘤医院 基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法及系统
CN107146266A (zh) * 2017-05-05 2017-09-08 上海联影医疗科技有限公司 一种图像重建方法、装置、医学成像系统及存储媒介
CN107665736A (zh) * 2017-09-30 2018-02-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于生成信息的方法和装置
CN108986085A (zh) * 2018-06-28 2018-12-11 深圳视见医疗科技有限公司 Ct图像肺结节检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN109087707A (zh) * 2018-07-18 2018-12-25 上海理工大学 一种用于建立肺部影像数据库的方法及设备
CN109166104A (zh) * 2018-08-01 2019-01-08 沈阳东软医疗系统有限公司 一种病变检测方法、装置及设备
CN109065139A (zh) * 2018-09-10 2018-12-21 平安科技（深圳）有限公司 医疗随访方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109242962A (zh) * 2018-09-28 2019-01-18 北京青燕祥云科技有限公司 肺结节的3d显示方法、装置及电子设备
CN109377522A (zh) * 2018-10-19 2019-02-22 北京青燕祥云科技有限公司 一种肺结节医学影像配准方法及其装置
CN109431506A (zh) * 2018-12-26 2019-03-08 上海联影医疗科技有限公司 医疗图像设备成像参数设置方法、装置、存储介质及设备
CN109712131A (zh) * 2018-12-27 2019-05-03 上海联影智能医疗科技有限公司 肺结节特征的量化方法、装置、电子设备及存储介质

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110706790A (zh) * 2019-09-29 2020-01-17 东软医疗系统股份有限公司 数据传输方法、装置及设备
CN110706790B (zh) * 2019-09-29 2023-10-31 东软医疗系统股份有限公司 数据传输方法、装置及设备
CN110782489A (zh) * 2019-10-21 2020-02-11 科大讯飞股份有限公司 影像数据的匹配方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN110782489B (zh) * 2019-10-21 2022-09-30 科大讯飞股份有限公司 影像数据的匹配方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111407298A (zh) * 2020-03-16 2020-07-14 京东方科技集团股份有限公司 一种ct成像设备的扫描方法及扫描装置
CN111407298B (zh) * 2020-03-16 2024-04-16 京东方科技集团股份有限公司 一种ct成像设备的扫描方法及扫描装置
CN115222805A (zh) * 2022-09-20 2022-10-21 威海市博华医疗设备有限公司 一种基于肺癌影像的预期成像方法及装置

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