CN115153500A - 用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法及装置，涉及生物医学成像技术领域，所述方法包括：获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图；其中，所述肺部像素呼吸阻抗图用于反映所述受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态；基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线；基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。本发明提供的技术方案，能够更加精细地对呼吸过程进行研究。
Description
技术领域
本发明涉及生物医学成像技术领域，特别地涉及一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法及装置。
背景技术
现有技术通常通过计算流量容积环来研究人体的呼吸过程。该流量容积环能够反映人体在呼吸过程中肺部容积与肺部气体流量之间的关系，而这种关系仅能从整体上大致反映人体的呼吸过程。若需要对呼吸过程进行进一步精细研究，现有的流量容积环无法满足目前的科研需求。
发明内容
针对上述现有技术中的问题，本申请提出了一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法及装置，能够更加精细地对呼吸过程进行研究。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供了一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，所述方法包括：
获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图；其中，所述肺部像素呼吸阻抗图用于反映所述受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态；
基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线；
基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
在一些实施例中，所述获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图，包括：
获取所述受试者的胸腔EIT测量数据；
对所述胸腔EIT测量数据进行图像重建，获得胸腔像素阻抗图；
对所述胸腔像素阻抗图进行像素筛选，获得所述肺部像素呼吸阻抗图。
在一些实施例中，所述胸腔像素阻抗图包括：所述受试者胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线；其中，所述胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线用于反映该像素在所述预定呼吸阶段的电导率的变化状态；所述对所述胸腔像素阻抗图进行像素筛选，获得所述肺部像素呼吸阻抗图，包括：
对所述胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线取时域平均值，获得所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值集合；
从所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值集合中筛选出数值小于预设阈值的阻抗均值，获得筛选后的阻抗均值集合；
从所述胸腔像素阻抗图中过滤掉所述筛选后的阻抗均值集合对应的像素的阻抗曲线，获得所述肺部像素呼吸阻抗图。
在一些实施例中，所述肺部像素呼吸阻抗图包括：所述肺部区域中每个像素的阻抗曲线；其中，所述肺部区域中每个像素的阻抗曲线用于反映该像素在所述预定呼吸阶段的电导率的变化状态；所述基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线，包括：
对所述兴趣域上的每个像素的阻抗曲线进行叠加，获得所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线。
在一些实施例中，所述兴趣域采用以下方式获取：
对所述肺部区域中的每个像素的阻抗曲线取平均值，获得所述肺部区域中所有像素的阻抗均值集合；
对所述肺部区域中所有像素的阻抗均值集合在二维平面上进行图像重建，获得二维电导率分布图像；
对所述二维电导率分布图像的成像区域进行第一预设规则的等分，获得多个二维等分区域；
获取每个所述二维等分区域作为所述兴趣域。
在一些实施例中，所述兴趣域采用以下方式获取：
基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得肺部图像三维模型；
对所述肺部图像三维模型在预设面上进行第二预设规则的等分，获得多个三维等分区域；
获取每个所述三维等分区域作为所述兴趣域。
在一些实施例中，所述基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，包括：
对所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线进行降噪处理，获得降噪后的呼吸阻抗曲线；
对所述降噪后的呼吸阻抗曲线求解导数，获得呼吸阻抗变化率；
对所述呼吸阻抗变化率进行降噪处理，获得降噪后的呼吸阻抗变化率；
基于所述降噪后的呼吸阻抗曲线和所述降噪后的呼吸阻抗变化率，获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
在一些实施例中，所述基于所述降噪后的呼吸阻抗曲线和所述降噪后的呼吸阻抗变化率，获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，包括：
以所述降噪后的呼吸阻抗曲线所反映的数据作为横坐标，以所述降噪后的呼吸阻抗变化率所反映的数据作为纵坐标，作图获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
第二方面，本发明实施例提供了一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的装置，所述装置包括：
肺部像素呼吸阻抗图获取单元，用于获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图；其中，所述肺部像素呼吸阻抗图用于反映所述受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态；
呼吸阻抗曲线获取单元，用于基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线；
曲线获取单元，用于基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法。
本发明实施例提供的一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图，基于该肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线，基于该兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，由于肺部像素呼吸阻抗图能够反映受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态，使得本发明实施例能够在像素级别上对受试者的呼吸过程进行研究，因此研究过程更加精细。即本发明实施例提供的技术方案，能够更加精细地对呼吸过程进行研究。
附图说明
通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本发明公开的范围。其中所包括的附图是：
图1为通过现有技术所获得的受试者的肺容积变化曲线；
图2为通过现有技术所获得的流量容积环；
图3为本发明实施例的方法流程图；
图4为本发明实施例中受试者在预定呼吸阶段所测得的电阻抗数据变化；
图5为本发明实施例中的全局呼吸阻抗曲线；
图6为图5所对应的全局曲线；
图7为本发明实施例中的受试者的肺部像素呼吸阻抗图；
图8为本发明实施例中所划分的二维兴趣域；
图9为图8所示的兴趣域所对应的呼吸阻抗曲线；
图10为图8所示的兴趣域所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线；
图11为本发明实施例中所划分的一种三维兴趣域；
图12为图11所示的兴趣域所对应的呼吸阻抗曲线；
图13为图11所示的兴趣域所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线；
图14为本发明实施例中所划分的另一种三维兴趣域；
图15为图14所示的兴趣域所对应的呼吸阻抗曲线；
图16为图14所示的兴趣域所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线；
图17为为本发明实施例中所划分的另一种三维兴趣域；
图18为图17所示的兴趣域所对应的呼吸阻抗曲线；
图19为图17所示的兴趣域所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线；
图20为本发明实施例的装置结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方法，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例一
现有技术通过肺功能仪来获得受试者的整体肺功能信息，例如，可以获得如图1所示的受试者的肺容积变化曲线。图1具体反映了一受试者按照正常潮气、深吸气、尽力尽快呼气的呼吸过程进行检测的肺容积变化。而受试者肺部的气体流量可以看作是上述肺容积的变化率，将反映肺容积和肺容积的变化率之间的关系的曲线称为流量容积环。即通过图1的肺容积变化曲线，能够进一步获得图2所示的流量容积环。现有技术通过该流量容积环只能在宏观上大致研究受试者的呼吸过程及评估受试者的整体肺功能情况，这对后续的临床应用提供的信息非常有限。
针对上述技术问题，本发明实施例提供了一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，如图3所示，所述方法包括：步骤S101、步骤S102和步骤S103，以下详细描述这些步骤的具体内容：
步骤S101，获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图；其中，所述肺部像素呼吸阻抗图用于反映所述受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态；
为了方便操作，本实施例中，所述获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图，包括：获取所述受试者的胸腔EIT测量数据；对所述胸腔EIT测量数据进行图像重建，获得胸腔像素阻抗图；对所述胸腔像素阻抗图进行像素筛选，获得所述肺部像素呼吸阻抗图。
胸腔EIT测量数据的测量区域是整个胸腔，主要包括肺、心脏、主动脉等生理结构，这些结构在呼吸过程中均会发生电阻抗数值的动态变化。因此，为精确地研究呼吸过程，需要对胸腔像素阻抗图进行像素筛选，分离得到肺部像素呼吸阻抗图。
本实施例中，所述胸腔像素阻抗图包括：所述受试者胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线；其中，所述胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线用于反映该像素在所述预定呼吸阶段的电导率的变化状态。
为了快速、准确地获得肺部像素呼吸阻抗图，本实施例所述的对所述胸腔像素阻抗图进行像素筛选，获得所述肺部像素呼吸阻抗图，包括：对所述胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线取时域平均值，获得所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值集合；从所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值集合中筛选出数值小于预设阈值的阻抗均值，获得筛选后的阻抗均值集合；从所述胸腔像素阻抗图中过滤掉所述筛选后的阻抗均值集合对应的像素的阻抗曲线，获得所述肺部像素呼吸阻抗图。
其中，所述预设阈值可以根据实际情况设定，例如，将所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值按从大到小排列，筛选出后20％的像素，将其认定为非肺部像素，将非肺部像素过滤掉，剩下的前80％的像素即为肺部像素。
在正常呼吸状态下，肺内气体体积随正常潮气周期性增减，流量与容积的对应关系反映了肺功能情况和状态信息，因此流量容积环可以用于判断肺的功能状态，如图2所示。在EIT(Electrical Impedance Tomography，电阻抗断层成像)测量中，所测得的阻抗值的大小可以近似线性地反映肺内气体容积的大小，相对应地，阻抗值的变化率也可以反映容积的改变即肺内气体流量的大小。
EIT是一种无辐射、非侵入、低成本、可功能成像的技术。EIT的基本原理是，按照不同的电极排布方案，采用多种激励方式对人体施加低于细胞兴奋阈值的安全电流，然后通过扫描阵列电极测得体表的电压分布数据，进而应用基于电磁场逆问题求解的图像重构算法，最终反演得到体内电导率分布状态或变化状态的二维或三维图像。
生物体或生物组织、生物器官、生物细胞在低于兴奋阈值的安全电流作用下所表现出的阻抗变化称为生物电阻抗。正常状态下，人体各组织的阻抗差异较大；当生理病理状态发生变化时，各组织的电导率值也随之改变。呼吸过程中，肺内气体含量出现显著的周期性改变；肺内气体充盈程度不同时，其阻抗值也相应变化。因此，电阻抗测量能够以较高的时间分辨率探知肺内气体含量及其时空分布。
EIT可以连续动态地监测受试者的肺部通气情况，实现肺功能参数的计算。更进一步地，EIT可以方便、准确地重建得到肺部像素级的电导率分布。基于EIT的上述优点，本实施例采用对受试者的胸腔进行EIT测量的方式来获得胸腔EIT测量数据，进而方便、准确地获得受试者的肺部像素呼吸阻抗图，而该肺部像素呼吸阻抗图中所包含的每个像素的阻抗曲线的走向和幅度都蕴含着一定的呼吸过程信息。
具体地，首先受试者完成肺功能测试，按照正常潮气、深吸气、尽力尽快呼气的呼吸顺序测得肺内气体体积随时间的变化曲线，即肺容积变化曲线如图1所示。与此同时，受试者需佩戴EIT电极带，完成EIT的同步测量。EIT得到的通气所致的电阻抗数据变化如图4所示。可以看到，二者具有高度的一致性。
之后，对通过EIT测量所获得的胸腔EIT测量数据进行图像重建，具体地，对胸腔EIT测量数据中深吸气、尽力尽快呼气部分对应的测量数据进行图像重建，获得胸腔像素阻抗图，对该胸腔像素阻抗图进行像素筛选，从所有胸腔像素中筛选出肺部像素，获得肺部像素呼吸阻抗图。采用上述方式所获得的肺部像素呼吸阻抗图如图7所示。从图7中可以看到，不同像素点对应位置的肺在同一呼吸过程中的活动差异较大。因此，分区研究肺部不同区域的特性可以得到更加精细的呼吸过程信息。
步骤S102，基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线；
如图7所示，本实施例中，所述肺部像素呼吸阻抗图包括：所述肺部区域中每个像素的阻抗曲线；其中，所述肺部区域中每个像素的阻抗曲线用于反映该像素在所述预定呼吸阶段的电导率的变化状态。本实施例中所述的基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线，包括：对所述兴趣域上的每个像素的阻抗曲线进行叠加，获得所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线。
本实施例中所述的兴趣域(Region of Interest,ROI)可以是一组像素的集合，也可以是单个像素，肺部区域可以被划分到不同的兴趣域中。本实施例对兴趣域的划分包括在二维电极平面内进行四象限等分，以及在三维成像区域内进行不同方式的分区计算，以实现在不同兴趣域上对呼吸过程的研究。
即本实施例所述的兴趣域可以采用以下两种方式获取：
第一种方式为，在二维区域上获取二维兴趣域：对所述肺部区域中的每个像素的阻抗曲线取平均值，获得所述肺部区域中所有像素的阻抗均值集合；对所述肺部区域中所有像素的阻抗均值集合在二维平面上进行图像重建，获得二维电导率分布图像；对所述二维电导率分布图像的成像区域进行第一预设规则的等分，获得多个二维等分区域；获取每个所述二维等分区域作为所述兴趣域。
具体地，对图7中的每个像素的阻抗曲线取平均值，获得肺部区域中所有像素的阻抗均值集合，对该肺部区域中所有像素的阻抗均值集合在二维平面上进行图像重建，获得如图8所示的二维电导率分布图像。可以看到，图8整体呈现两个半月形，且中心活动较为活跃。对该二维电导率分布图像的成像区域进行四象限等分，获得四个二维等分区域ROI1、ROI2、ROI3和ROI4，其中，上述每个二维等分区域为一个兴趣域。
之后，将上述图8中每个兴趣域上的每个像素的阻抗曲线进行叠加，即可获得该兴趣域上的呼吸阻抗曲线。图8中四个兴趣域所对应的四条呼吸阻抗曲线如图9所示。
第二种方式为，在三维区域上获取三维兴趣域：基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得肺部图像三维模型；对所述肺部图像三维模型在预设面上进行第二预设规则的等分，获得多个三维等分区域；获取每个所述三维等分区域作为所述兴趣域。三维兴趣域能够更全面地观察到肺在空间上的功能差异，从而能够更加精细地研究呼吸过程。
具体地，基于图7所示的肺部像素呼吸阻抗图，可以获得肺部图像三维模型，为了更方便地描述对该三维模型的划分，本实施例采用示意图的的方式来展示该肺部图像三维模型，如图11、图14和图17所示。
为了更全面地观察到肺在空间上的功能差异，将肺在冠状面分割为四块，相对应地，如图11所示，将肺部图像三维模型示意图在三维空间冠状面均匀划分为四个兴趣域，并标记为1、2、3、4。将该四个兴趣域中每个兴趣域上的每个像素的阻抗曲线进行叠加，即可获得该兴趣域上的呼吸阻抗曲线。图11中四个兴趣域所对应的四条呼吸阻抗曲线如图12所示。
进一步地，为了更全面地观察到肺在空间上的功能差异，将肺在矢状面、冠状面、水平面分别分割为四块，相对应地，如图14所示，将肺部图像三维模型示意图在三维空间冠状面均匀划分为八个兴趣域，并标记为1、2、3、4、5、6、7、8。将该八个兴趣域中每个兴趣域上的每个像素的阻抗曲线进行叠加，即可获得该兴趣域上的呼吸阻抗曲线。图14中四个兴趣域所对应的八条呼吸阻抗曲线如图15所示。
进一步地，为了更全面地观察到肺在空间上的功能差异，将肺在矢状面、冠状面分别切割为六块，水平面分割为四块，相对应地，如图17所示，将肺部图像三维模型示意图在三维空间冠状面均匀划分为十二个兴趣域，并标记为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12。将该十二个兴趣域中每个兴趣域上的每个像素的阻抗曲线进行叠加，即可获得该兴趣域上的呼吸阻抗曲线。图17中四个兴趣域所对应的八条呼吸阻抗曲线如图18所示。
步骤S103，基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
本实施例中，所述基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，包括：对所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线进行降噪处理，获得降噪后的呼吸阻抗曲线；对所述降噪后的呼吸阻抗曲线求解导数，获得呼吸阻抗变化率；对所述呼吸阻抗变化率进行降噪处理，获得降噪后的呼吸阻抗变化率；基于所述降噪后的呼吸阻抗曲线和所述降噪后的呼吸阻抗变化率，获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
本实施例中，所述基于所述降噪后的呼吸阻抗曲线和所述降噪后的呼吸阻抗变化率，获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，包括：以所述降噪后的呼吸阻抗曲线所反映的数据作为横坐标，以所述降噪后的呼吸阻抗变化率所反映的数据作为纵坐标，作图获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
具体地，以图9中的其中一条呼吸阻抗曲线为例，对该条呼吸阻抗曲线进行降噪处理后，再对其求解导数，即可获得该条呼吸阻抗曲线所对应的呼吸阻抗变化率。对该呼吸阻抗变化率也进行降噪处理，之后，以降噪后的呼吸阻抗曲线所反映的数据作为横坐标，以降噪后的呼吸阻抗变化率所反映的数据作为纵坐标，作图获得与该条呼吸阻抗曲线所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。图10示出了图8所示的四个兴趣域所分别对应的四条用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。该曲线可类似于图2所示的流量容积环对受试者的呼吸过程进行研究。所不同的是，图2的流量容积环只能在整体上大致反映呼吸过程，而本实施例所获得的上述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线能够在像素级别上研究受试者的呼吸过程。
从图10中可以看到，不同肺区之间活动差别较大，反映的呼吸过程也不相同，ROI1所在部位的肺在呼吸过程中最为活跃，ROI 2所在部位的肺在呼吸过程中最不活跃。
采用同样的处理方式，分别可获得图11所示的兴趣域所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线、图14所示的兴趣域所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线和图17所示的兴趣域所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，分别如图13、图16和图19所示。
需要说明的是，本实施例中的兴趣域也可以为受试者的整体肺部区域。当兴趣域为受试者的整体肺部区域时，将图7中所示的所有像素的阻抗曲线进行叠加，可获得全局呼吸阻抗曲线，如图5所示。对图5所示的全局呼吸阻抗曲线采用与上述同样的处理方式，可获得全局曲线，如图6所示。图6所示的全局曲线能够对受试者的呼吸过程进行整体上的全局研究。
需要说明的是，本实施例中的兴趣域也可以为受试者肺部区域中的某个像素。当兴趣域为受试者肺部区域中的某个像素时，该兴趣域的呼吸阻抗曲线即为该像素的阻抗曲线。
通过本实施例所获得的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线不仅能够用于更精细地研究受试者的呼吸过程，而且还能够用于对受试者的肺功能进行评估。
即在本实施例中，根据步骤S103所获得的各兴趣域所对应的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，还可以对该兴趣域上的肺功能进行评估。
具体地，从图13中可以看到，不同肺区之间活动差别较大，整体来看，ROI2和ROI4所代表的肺的上半部在呼吸过程中更为活跃。
从图16中可以看到，不同肺区之间活动差别较大，整体来看，ROI1、ROI2、ROI3和ROI4所代表的肺的前半部在呼吸过程中更为活跃。
从图19中可以看到，不同肺区之间活动差别较大，整体来看，ROI2、ROI5、ROI8和ROI11所代表的肺的前半部在呼吸过程中更为活跃。
本实施例中，图6所示的全局曲线还能够对受试者的肺功能进行整体上的全局评估。即本发明实施例提供的技术方案，给出了全局曲线和某个兴趣域上的局部曲线的计算方法，能够从全局和局部两个层次对受试者的呼吸过程及肺功能进行全面、精确地研究和评估。
此外，对于上述全局曲线，通过现有技术获得的肺功能检查结果可以作为标准来验证本实施例所获得的EIT结果的可靠性；对于局部曲线，EIT结果则展示出了局部的肺功能特征。
本发明实施例提供的一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，通过获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图，基于该肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线，基于该兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，由于肺部像素呼吸阻抗图能够反映受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态，使得本发明实施例能够在像素级别上对受试者的呼吸过程进行研究，因此研究过程更加精细。即本发明实施例提供的技术方案，能够更加精细地对呼吸过程进行研究。
实施例二
与上述方法实施例相对应地，本发明还提供一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的装置，如图20所示，所述装置包括：
肺部像素呼吸阻抗图获取单元201，用于获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图；其中，所述肺部像素呼吸阻抗图用于反映所述受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态；
呼吸阻抗曲线获取单元202，用于基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线；
曲线获取单元203，用于基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
本实施例中，所述肺部像素呼吸阻抗图获取单元201包括：
测量数据获取单元，用于获取所述受试者的胸腔EIT测量数据；
图像重建单元，用于对所述胸腔EIT测量数据进行图像重建，获得胸腔像素阻抗图；
像素筛选单元，用于对所述胸腔像素阻抗图进行像素筛选，获得所述肺部像素呼吸阻抗图。
本实施例中，所述胸腔像素阻抗图包括：所述受试者胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线；其中，所述胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线用于反映该像素在所述预定呼吸阶段的电导率的变化状态。
本实施例中，所述像素筛选单元采用以下方式对所述胸腔像素阻抗图进行像素筛选，获得所述肺部像素呼吸阻抗图：
对所述胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线取时域平均值，获得所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值集合；
从所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值集合中筛选出数值小于预设阈值的阻抗均值，获得筛选后的阻抗均值集合；
从所述胸腔像素阻抗图中过滤掉所述筛选后的阻抗均值集合对应的像素的阻抗曲线，获得所述肺部像素呼吸阻抗图。
本实施例中，所述肺部像素呼吸阻抗图包括：所述肺部区域中每个像素的阻抗曲线；其中，所述肺部区域中每个像素的阻抗曲线用于反映该像素在所述预定呼吸阶段的电导率的变化状态。
本实施例中，呼吸阻抗曲线获取单元202采用以下方式获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线：
对所述兴趣域上的每个像素的阻抗曲线进行叠加，获得所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线。
本实施例中，所述兴趣域采用以下方式获取：
对所述肺部区域中的每个像素的阻抗曲线取平均值，获得所述肺部区域中所有像素的阻抗均值集合；
对所述肺部区域中所有像素的阻抗均值集合在二维平面上进行图像重建，获得二维电导率分布图像；
对所述二维电导率分布图像的成像区域进行第一预设规则的等分，获得多个二维等分区域；
获取每个所述二维等分区域作为所述兴趣域。
本实施例中，所述兴趣域采用以下方式获取：
基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得肺部图像三维模型；
对所述肺部图像三维模型在预设面上进行第二预设规则的等分，获得多个三维等分区域；
获取每个所述三维等分区域作为所述兴趣域。
本实施例中，曲线获取单元203包括：
第一降噪单元，用于对所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线进行降噪处理，获得降噪后的呼吸阻抗曲线；
导数求解单元，用于对所述降噪后的呼吸阻抗曲线求解导数，获得呼吸阻抗变化率；
第二降噪单元，用于对所述呼吸阻抗变化率进行降噪处理，获得降噪后的呼吸阻抗变化率；
曲线获取子单元，用于基于所述降噪后的呼吸阻抗曲线和所述降噪后的呼吸阻抗变化率，获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
本实施例中，所述曲线获取子单元采用以下方式获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线：
以所述降噪后的呼吸阻抗曲线所反映的数据作为横坐标，以所述降噪后的呼吸阻抗变化率所反映的数据作为纵坐标，作图获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
上述装置的工作原理、工作流程等涉及具体实施方式的内容可参见本发明所提供的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法的具体实施方式，此处不再对相同的技术内容进行详细描述。
本发明实施例提供的一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的装置，通过获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图，基于该肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线，基于该兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，由于肺部像素呼吸阻抗图能够反映受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态，使得本发明实施例能够在像素级别上对受试者的呼吸过程进行研究，因此研究过程更加精细。即本发明实施例提供的技术方案，能够更加精细地对呼吸过程进行研究。
实施例三
根据本发明的实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述方法实施例中任一项所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法。
实施例四
根据本发明的实施例，还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实方法施例中任一项所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法。
本发明实施例提供的一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图，基于该肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线，基于该兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，由于肺部像素呼吸阻抗图能够反映受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态，使得本发明实施例能够在像素级别上对受试者的呼吸过程进行研究，因此研究过程更加精细。即本发明实施例提供的技术方案，能够更加精细地对呼吸过程进行研究。
本发明实施例所提供的技术方案，不仅能够对受试者的呼吸过程进行更加精细地研究、对受试者的肺部区域进行整体上的功能评估，而且能够实现像素级的肺功能评估，与现有技术相比，大大提高了研究精度与评估精度。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或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电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：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。
虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (11)
1.一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图；其中，所述肺部像素呼吸阻抗图用于反映所述受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态；
基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线；
基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
2.根据权利要求1所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，其特征在于，所述获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图，包括：
获取所述受试者的胸腔EIT测量数据；
对所述胸腔EIT测量数据进行图像重建，获得胸腔像素阻抗图；
对所述胸腔像素阻抗图进行像素筛选，获得所述肺部像素呼吸阻抗图。
3.根据权利要求2所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，其特征在于，所述胸腔像素阻抗图包括：所述受试者胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线；其中，所述胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线用于反映该像素在所述预定呼吸阶段的电导率的变化状态；所述对所述胸腔像素阻抗图进行像素筛选，获得所述肺部像素呼吸阻抗图，包括：
对所述胸腔区域中的每个像素的阻抗曲线取时域平均值，获得所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值集合；
从所述胸腔区域中所有像素的阻抗均值集合中筛选出数值小于预设阈值的阻抗均值，获得筛选后的阻抗均值集合；
从所述胸腔像素阻抗图中过滤掉所述筛选后的阻抗均值集合对应的像素的阻抗曲线，获得所述肺部像素呼吸阻抗图。
4.根据权利要求1所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，其特征在于，所述肺部像素呼吸阻抗图包括：所述肺部区域中每个像素的阻抗曲线；其中，所述肺部区域中每个像素的阻抗曲线用于反映该像素在所述预定呼吸阶段的电导率的变化状态；所述基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线，包括：
对所述兴趣域上的每个像素的阻抗曲线进行叠加，获得所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线。
5.根据权利要求4所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，其特征在于，所述兴趣域采用以下方式获取：
对所述肺部区域中的每个像素的阻抗曲线取平均值，获得所述肺部区域中所有像素的阻抗均值集合；
对所述肺部区域中所有像素的阻抗均值集合在二维平面上进行图像重建，获得二维电导率分布图像；
对所述二维电导率分布图像的成像区域进行第一预设规则的等分，获得多个二维等分区域；
获取每个所述二维等分区域作为所述兴趣域。
6.根据权利要求4所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，其特征在于，所述兴趣域采用以下方式获取：
基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得肺部图像三维模型；
对所述肺部图像三维模型在预设面上进行第二预设规则的等分，获得多个三维等分区域；
获取每个所述三维等分区域作为所述兴趣域。
7.根据权利要求1所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，其特征在于，所述基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，包括：
对所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线进行降噪处理，获得降噪后的呼吸阻抗曲线；
对所述降噪后的呼吸阻抗曲线求解导数，获得呼吸阻抗变化率；
对所述呼吸阻抗变化率进行降噪处理，获得降噪后的呼吸阻抗变化率；
基于所述降噪后的呼吸阻抗曲线和所述降噪后的呼吸阻抗变化率，获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
8.根据权利要求7所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法，其特征在于，所述基于所述降噪后的呼吸阻抗曲线和所述降噪后的呼吸阻抗变化率，获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线，包括：
以所述降噪后的呼吸阻抗曲线所反映的数据作为横坐标，以所述降噪后的呼吸阻抗变化率所反映的数据作为纵坐标，作图获得所述用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
9.一种用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的装置，其特征在于，所述装置包括：
肺部像素呼吸阻抗图获取单元，用于获取受试者的肺部像素呼吸阻抗图；其中，所述肺部像素呼吸阻抗图用于反映所述受试者肺部区域中的每个像素在预定呼吸阶段的电导率的变化状态；
呼吸阻抗曲线获取单元，用于基于所述肺部像素呼吸阻抗图，获得兴趣域上的呼吸阻抗曲线；
曲线获取单元，用于基于所述兴趣域上的呼吸阻抗曲线，获得用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率之间关系的曲线。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有程序代码，其特征在于，所述程序代码被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法。
11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的用于呈现呼吸阻抗与呼吸阻抗变化率关系的方法。
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