CN115294098A - 一种基于x光片的肺部阴影程度评估系统 - Google Patents

一种基于x光片的肺部阴影程度评估系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理领域，提出了一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，包括：图像采集单元，获取每个肺部区域的灰度图；矩阵构建单元，得到每个肺部区域灰度图的新灰度游程矩阵；第一计算单元，得到每个新灰度游程矩阵中每一个灰阶的参数；图像处理单元，得到每个肺部区域中的阴影像素点；第二计算单元，获得每个窗口的局部雾化程度；第三计算单元，确定肺部区域的阴影影响权值；评估单元，得到肺部阴影影响程度评估值；显示单元，将肺部阴影影响程度评估值标记在肺部区域灰度图上并进行显示。本发明进行肺部阴影标记的方法简单，不需要大量数据。

Description

一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统。
背景技术
肺是人体的重要器官，肺部出现感染后，如出现肺炎、肺结核等疾病，人的X光片中就会出现肺部阴影，通过X光片可以看到肺病患者肺部区域呈现密度相对比较高的阴影，这是因为肺泡内的炎性分泌物在逐渐增多。为了更好地评估病人的肺部情况，需要将病人的肺部阴影进行标记。
现有技术为根据预先训练完成的肺部区域划分模型对包含肺部的医学影像进行肺部区域分割，再根据预先训练完成的肺部关键特征点检测模型对分割后的肺部区域进行预设关键特征点的检测，并将肺部区域包含的阴影进行标记，该方法需要训练肺部关键特征点检测模型，该模型为神经网络模型，需要大量数据去训练，若数据不充分，则神经网络无法工作，同时训练网络也花费大量时间。
发明内容
本发明提供一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，以解决现有的肺部阴影标记需要大量数据进行网络训练的问题。
本发明的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，采用如下技术方案：
图像采集单元，用于获取每个肺部区域的灰度图；
矩阵构建单元，用于获取每个肺部区域灰度图不同方向上的灰度游程矩阵，通过每个肺部区域灰度图不同方向上的灰度游程矩阵的加和得到每个肺部区域灰度图的新灰度游程矩阵；
第一计算单元，用于通过每个肺部区域灰度图的新灰度游程矩阵中每一个灰阶游程长为1对应的元素值，以及该灰阶所有游程长所对应的元素值得到每个新灰度游程矩阵中每一个灰阶的参数；
图像处理单元，用于选取每个新灰度游程矩阵所有灰阶的参数中最大参数对应的灰阶作为该肺部区域灰度图的肺部阴影灰阶，通过肺部阴影灰阶得到每个肺部区域灰度图的分割阈值，利用该分割阈值对每个肺部区域灰度图进行分割得到每个肺部区域中的阴影像素点；
第二计算单元，用于以每个阴影像素点为窗口中心点建立滑窗，根据每个窗口中阴影像素点的个数、窗口中像素点的总数以及窗口中中心像素点的四邻域中阴影像素点的个数获得每个窗口的局部雾化程度；
第三计算单元，用于通过每个肺部区域中每个窗口的局部雾化程度得到该肺部区域的阴影雾化程度，根据每个肺部区域的阴影雾化程度的大小确定该肺部区域的阴影影响权值；
评估单元，用于通过每个肺部区域的阴影雾化程度以及阴影影响权值得到肺部阴影影响程度评估值；
显示单元，用于将肺部阴影影响程度评估值标记在图像采集单元采集到的肺部区域灰度图上并进行显示。
进一步的，所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，获取肺部阴影影响程度评估值的方法为：
获取每个肺部区域的阴影雾化程度以及对应的阴影影响权值的乘积；
将所有肺部区域的阴影雾化程度以及对应的阴影影响权值的乘积相加得到肺部阴影影响程度评估值。
进一步的，所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，所述每个肺部区域的阴影雾化程度为每个肺部区域中所有窗口的局部雾化程度的平均值。
进一步的，所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，得到窗口的局部雾化程度的方法为：
在每个肺部区域中以阴影像素点为窗口中心点建立滑窗，通过滑窗得到的每个窗口中阴影像素点的个数以及窗口中像素点的总数得到每个窗口中阴影像素点的比例；
通过每个肺部区域中每个窗口中中心像素点的四邻域中阴影像素点的个数以及每个窗口中阴影像素点的比例得到每个窗口的局部雾化程度。
进一步的，所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，每个肺部区域灰度图的分割阈值为肺部阴影灰阶的最大灰度级和最小灰度级。
进一步的，所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，新灰度游程矩阵中每一个灰阶的参数的表达式为：
Figure 476478DEST_PATH_IMAGE002
式中：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 669562DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶的参数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
表示第
Figure 401894DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶游程长为1对应的元素值，
Figure 779131DEST_PATH_IMAGE006
表示灰阶游程长为
Figure 560005DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
表示灰阶游程长的最大值，
Figure 873174DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 979671DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶游程长为
Figure 847133DEST_PATH_IMAGE006
对应的元素值。
进一步的，所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，得到该肺部区域的阴影影响权值的方法为：
根据每个肺部区域的阴影雾化程度的大小判断每个肺部区域的区域类型，通过每个肺部区域的区域类型确定该肺部区域的阴影影响权值。
本发明的有益效果是：本发明构建不同方向的灰度游程矩阵，通过肺部区域灰度图不同方向的灰度游程矩阵得到新灰度游程矩阵，进而得到肺部阴影灰阶，由此获得每个肺部区域中的阴影像素点，识别出灰度图中的阴影像素点；通过以阴影像素点为中心点进行滑窗得到肺部阴影影响程度评估值，根据该肺部阴影影响程度评估值在灰度图中进行显示，实现了对肺部阴影的标记；本发明对肺部阴影进行标记的方法简单，不需要大量数据来训练网络，同时节约了时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统的实施例的结构示意图；
图2为窗口阴影像素点分布示意图。
具体实施方式
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。
实施例1
本发明的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统的实施例，如图1所示，包括：
本发明的主要目的是呈现X光片中阴影在肺部的异常程度。
一、图像采集单元，用于获取每个肺部区域的灰度图。
获取病人拍的X光片，肺部在肋骨的包裹下，因此采集到X光片后，需要手动标记胸腔内肋骨部分，分割后仅得到多个肺部目标区域。
通过CNN语义分割的方式来得到肺部区域。
该CNN网络的具体内容如下：
CNN网络为Encoder-Decoder结构，使用的数据集为医院云端数据库里采集的X光片图像数据集。以 8∶1∶1 的比例分别将数据集划分为训练集、验证集和测试集，三者之间采用的图像数据互不重叠；按二分类问题，将图像中肺部区域的像素点值手动标注为1，肋骨骨架部分的像素点值标注为0；网络所用loss函数为交叉熵损失函数。
至此，获取多个肺部区域的肺部区域灰度图。
二、矩阵构建单元，用于获取每个肺部区域灰度图不同方向上的灰度游程矩阵，通过每个肺部区域灰度图不同方向上的灰度游程矩阵的加和得到每个肺部区域灰度图的新灰度游程矩阵。
雾化的肺炎分泌物，在图像上是离散的高阶像素点，絮状则是连续的一团分泌物，图像上体现为一整片的高阶像素点集，当然絮状的阴影代表此处的发炎症状更为严重，可是雾化的阴影经常和背景上的肺部组织灰度重叠、混合，机器识别可能将并不严重的雾化阴影识别为絮状阴影。背景上这些肺部组织的像素点显然属于非有效信息噪声。
常规的均值滤波、中值滤波、高斯滤波等降噪方法，都会模糊图像，并不适用于肺部阴影图像的去噪和增强。
原肺部图像除了肺部阴影，还有噪声和肺部组织中的灰度级，由于无法通过常规降噪和灰度直方图统计来获取阴影的灰度级，所以本实施例根据阴影的分布特点提出利用游程矩阵获取肺部阴影的灰度级，并区分背景像素点和噪声点，解决雾状、絮状阴影难以精确检测的问题。
对于每个肺部区域灰度图，建立灰度游程矩阵时，灰度分割的程度根据实际需要可进行自动调整，将灰度级分割为多个灰阶，本实施例将灰度级分割为25个灰阶，获取肺部区域灰度图上0°、45°、90°、135°方向上的灰度游程矩阵，灰度游程矩阵可以检测图像上同类像素点组成的连通域大小。
肺部阴影区域分为雾化阴影区域和絮状阴影区域，雾化区域的肺炎分泌物即阴影分布特征为其像素点独立存在，即该像素点周围均为背景像素点，因此才能视觉呈现出“雾化”的状态，我们认为离散的肺部阴影像素点，无论从哪个方向进行游程，其连通域的大小都为1，且无论哪个方向的灰度游程矩阵，在肺部阴影所在灰阶上，连通域为1的数量理论上都应该相同。但还可能存在：
1、孤立的噪声点也可能为长度为1的独立连通域。
2、存在分别垂直于4个游程方向，宽度为1的像素区域。
所以对于每个肺部区域灰度图的四个灰度游程矩阵中，连通域为1的所有灰阶中，分布最多的灰阶，即肺部阴影区域肺炎分泌物的主要灰阶。
将4个游程矩阵相加，得到一个新的灰度游程矩阵W（k，j）。
三、第一计算单元，用于通过每个肺部区域灰度图的新灰度游程矩阵中每一个灰阶游程长为1对应的元素值，以及该灰阶所有游程长所对应的元素值得到每个新灰度游程矩阵中每一个灰阶的参数。
通过新的灰度游程矩阵计算灰阶的参数
Figure 697277DEST_PATH_IMAGE003
，表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
式中：
Figure 864953DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 876771DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶的参数，
Figure 965950DEST_PATH_IMAGE005
表示第
Figure 354206DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶游程长为1对应的元素值，
Figure 845230DEST_PATH_IMAGE006
表示灰阶游程长为
Figure 296459DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 138513DEST_PATH_IMAGE007
表示灰阶游程长的最大值，
Figure 64881DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 410411DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶游程长为
Figure 295191DEST_PATH_IMAGE006
对应的元素值。
具体地，通过游程矩阵W（k，j）中每个灰阶游程长为1的元素值的平方以及该灰阶所有游程长的元素值总和的平方，将前述得到的两个平方求和，再将得到的和值开根号，即可得到每个灰阶的参数，该灰阶既要满足灰阶游程长为1的元素值足够大，且同灰阶的其他游程长度中的元素值也需要足够大。
通过上述方法获得所有灰阶的参数。
上述灰阶参数公式的构建是为了得到最大灰阶参数所对应的灰阶，由此得到游程长度为1的灰阶中元素分布最多的灰度级，该灰度级即是肺炎分泌物的主要灰度级，通过该灰度级可以排除图像中噪声点的干扰。
四、图像处理单元，用于选取每个新灰度游程矩阵所有灰阶的参数中最大参数对应的灰阶作为该肺部区域灰度图的肺部阴影灰阶，通过肺部阴影灰阶得到每个肺部区域灰度图的分割阈值，利用该分割阈值对每个肺部区域灰度图进行分割得到每个肺部区域中的阴影像素点。
获取肺部阴影所在灰阶
Figure 93382DEST_PATH_IMAGE010
：
Figure 89020DEST_PATH_IMAGE012
式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示得到的所有灰阶的参数中最大参数对应的灰阶。
阈值的选择：将肺部阴影所在灰阶
Figure 820216DEST_PATH_IMAGE010
内的最小灰度级和最大灰度级作为分割阈值，
Figure 875897DEST_PATH_IMAGE010
灰阶内的灰度级为肺部阴影灰度级，区间外的为背景区域或噪声。将灰度级在
Figure 426964DEST_PATH_IMAGE010
灰阶区间外的像素点全部标记为0灰度值，得到肺部区域中的阴影像素点。
至此，得到消除噪声后的肺部阴影图像。
五、第二计算单元，用于以每个阴影像素点为窗口中心点建立滑窗，根据每个窗口中阴影像素点的个数、窗口中像素点的总数以及窗口中中心像素点的四邻域中阴影像素点的个数获得每个窗口的局部雾化程度。
在消除噪声后的肺部阴影图像上，以阴影像素点为中心点进行滑窗，设置窗口尺寸为
Figure 695134DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示第
Figure 809065DEST_PATH_IMAGE015
个窗口，对于任意窗口，其像素点的总个数为
Figure 770068DEST_PATH_IMAGE016
个，第
Figure 277272DEST_PATH_IMAGE015
个窗口内阴影像素点个数为
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 677030DEST_PATH_IMAGE017
为[0-
Figure 851659DEST_PATH_IMAGE016
]之间的值。
第
Figure 717984DEST_PATH_IMAGE015
个窗口中阴影像素点所占比例
Figure 243643DEST_PATH_IMAGE018
为：
Figure 853616DEST_PATH_IMAGE018
=
Figure DEST_PATH_IMAGE019
Figure 945069DEST_PATH_IMAGE018
代表第
Figure 985225DEST_PATH_IMAGE015
个窗口中的阴影像素点占比，
Figure 998180DEST_PATH_IMAGE018
越大，阴影像素点越多。通常评估一个小区域内的阴影情况都是直接计算该区域中每个窗口的阴影密度，最后加和计算均值或者方差，得到评估值。
但是单纯的阴影密度作为阴影评估值过于粗糙，同一单位区域内，可能存在的情况是，阴影像素点均匀雾状分布与密集分布，计算得到的密度是等值的，但两个的阴影分布情况完全不同。因此我们通过分析每个阴影像素点的相邻关系来得到新的评估模型。
肺炎阴影之所以呈现雾状的图像，是因为图像中，也就是相邻的两个像素点，分别具有不同类型的像素值。“相邻”对于窗口和窗口中的像素点来说，是形容该像素点与上下左右四个正方向的像素点之间的空间关系，即像素点的四邻域。
在以阴影像素点为中心的窗口内，上下左右四个正方向上相邻的阴影像素点越多，则该窗口越偏向絮状阴影。在第
Figure 677423DEST_PATH_IMAGE015
个窗口中，中心像素点的四邻域中阴影像素点的个数为
Figure 826645DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
。
Figure 362668DEST_PATH_IMAGE018
可以得到第
Figure 331761DEST_PATH_IMAGE015
个窗口的阴影像素点占比，
Figure 549116DEST_PATH_IMAGE020
可以得到中心点的相邻点中同类像素点的个数，同类像素点即阴影像素点，则以阴影像素点为中心的第
Figure 818423DEST_PATH_IMAGE015
个窗口，其局部雾化程度
Figure 197452DEST_PATH_IMAGE022
便可以表示为：
Figure 653841DEST_PATH_IMAGE024
例如，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 492132DEST_PATH_IMAGE020
分别取值4、3、2、1、0时，第
Figure 615946DEST_PATH_IMAGE015
个窗口内阴影像素点的一种分布情况如图2所示，其中白色表示阴影像素点，黑色表示背景像素点。
局部雾化程度
Figure 431455DEST_PATH_IMAGE022
不可以精确代表单一窗口内的具体排布，其所描述的是对于任意阴影像素点为中心的窗口内，中心像素点与相邻点之间的关系。
六、第三计算单元，用于通过每个肺部区域中每个窗口的局部雾化程度得到该肺部区域的阴影雾化程度，根据每个肺部区域的阴影雾化程度的大小确定该肺部区域的阴影影响权值。
对每个消噪后的肺部阴影图像中所有窗口的局部雾化程度求均值，得到的结果即可表示该消噪后的肺部阴影图像的阴影雾化程度，即为对应的肺部区域的阴影雾化程度
Figure 640720DEST_PATH_IMAGE026
，表达式如下：
Figure 934298DEST_PATH_IMAGE028
式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示消噪后的肺部阴影图像中的窗口个数，即该图像中的阴影像素点个数。
若
Figure 709356DEST_PATH_IMAGE030
，判断对应的肺部区域为雾状阴影区域；
若
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，判断对应的肺部区域为絮状阴影区域；
若
Figure 554821DEST_PATH_IMAGE032
，判断对应的肺部区域为背景区域。
根据区域类别的不同对其赋予不同的肺部阴影影响权值
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，权值分配需要结合实际情况，本实施例中的权值分配为：
1.对于絮状阴影区域，对其赋予肺部阴影影响权值
Figure 785470DEST_PATH_IMAGE034
；
2.对于雾状阴影区域，对其赋予肺部阴影影响权值
Figure DEST_PATH_IMAGE035
=0.4；
3.对于背景区域，考虑到图像质量问题，阴影区域可能会覆盖部分噪点，因此对背景区域赋予肺部阴影影响权值
Figure 679476DEST_PATH_IMAGE036
=0.05。
七、评估单元，用于通过每个肺部区域的阴影雾化程度以及阴影影响权值得到肺部阴影影响程度评估值。
定义
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为肺部阴影影响程度评估值，
Figure 574620DEST_PATH_IMAGE026
作为阴影雾化程度可以全面表现区域内阴影占比和分布情况，根据区域的判别匹配上述权值，将一个病人所有肺部区域的阴影雾化程度
Figure 731932DEST_PATH_IMAGE026
乘以对应的肺部阴影影响权值再求和，得到该病人的肺部阴影影响程度评估值
Figure 915788DEST_PATH_IMAGE037
。
至此，通过语义分割出多个肋骨间隙，将它们作为基本区域分别进行检测，通过一个病人的所有区域得到肺部阴影影响程度评估值
Figure 551169DEST_PATH_IMAGE037
。
八、显示单元，用于将肺部阴影影响程度评估值标记在图像采集单元采集到的肺部区域灰度图上并进行显示。
本发明构建不同方向的灰度游程矩阵，通过肺部区域灰度图不同方向的灰度游程矩阵得到新灰度游程矩阵，进而得到肺部阴影灰阶，由此获得每个肺部区域中的阴影像素点，识别出灰度图中的阴影像素点；通过以阴影像素点为中心点进行滑窗得到肺部阴影影响程度评估值，根据该肺部阴影影响程度评估值在灰度图中进行显示，实现了对肺部阴影的标记；本发明对肺部阴影进行标记的方法简单，不需要大量数据来训练网络，同时节约了时间。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，其特征在于，包括：
图像采集单元，用于获取每个肺部区域的灰度图；
矩阵构建单元，用于获取每个肺部区域灰度图不同方向上的灰度游程矩阵，通过每个肺部区域灰度图不同方向上的灰度游程矩阵的加和得到每个肺部区域灰度图的新灰度游程矩阵；
第一计算单元，用于通过每个肺部区域灰度图的新灰度游程矩阵中每一个灰阶游程长为1对应的元素值，以及该灰阶所有游程长所对应的元素值得到每个新灰度游程矩阵中每一个灰阶的参数；
图像处理单元，用于选取每个新灰度游程矩阵所有灰阶的参数中最大参数对应的灰阶作为该肺部区域灰度图的肺部阴影灰阶，通过肺部阴影灰阶得到每个肺部区域灰度图的分割阈值，利用该分割阈值对每个肺部区域灰度图进行分割得到每个肺部区域中的阴影像素点；
第二计算单元，用于以每个阴影像素点为窗口中心点建立滑窗，根据每个窗口中阴影像素点的个数、窗口中像素点的总数以及窗口中中心像素点的四邻域中阴影像素点的个数获得每个窗口的局部雾化程度；
第三计算单元，用于通过每个肺部区域中每个窗口的局部雾化程度得到该肺部区域的阴影雾化程度，根据每个肺部区域的阴影雾化程度的大小确定该肺部区域的阴影影响权值；
评估单元，用于通过每个肺部区域的阴影雾化程度以及阴影影响权值得到肺部阴影影响程度评估值；
显示单元，用于将肺部阴影影响程度评估值标记在图像采集单元采集到的肺部区域灰度图上并进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，其特征在于，获取肺部阴影影响程度评估值的方法为：
获取每个肺部区域的阴影雾化程度以及对应的阴影影响权值的乘积；
将所有肺部区域的阴影雾化程度以及对应的阴影影响权值的乘积相加得到肺部阴影影响程度评估值。
3.根据权利要求2所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，其特征在于，所述每个肺部区域的阴影雾化程度为每个肺部区域中所有窗口的局部雾化程度的平均值。
4.根据权利要求3所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，其特征在于，得到窗口的局部雾化程度的方法为：
在每个肺部区域中以阴影像素点为窗口中心点建立滑窗，通过滑窗得到的每个窗口中阴影像素点的个数以及窗口中像素点的总数得到每个窗口中阴影像素点的比例；
通过每个肺部区域中每个窗口中中心像素点的四邻域中阴影像素点的个数以及每个窗口中阴影像素点的比例得到每个窗口的局部雾化程度。
5.根据权利要求1所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，其特征在于，每个肺部区域灰度图的分割阈值为肺部阴影灰阶的最大灰度级和最小灰度级。
6.根据权利要求1所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，其特征在于，新灰度游程矩阵中每一个灰阶的参数的表达式为：
Figure 593894DEST_PATH_IMAGE002
式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 718756DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶的参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示第
Figure 2101DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶游程长为1对应的元素值，
Figure 404263DEST_PATH_IMAGE006
表示灰阶游程长为
Figure 273474DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示灰阶游程长的最大值，
Figure 204521DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 162113DEST_PATH_IMAGE004
个灰阶游程长为
Figure 102387DEST_PATH_IMAGE006
对应的元素值。
7.根据权利要求1所述的一种基于X光片的肺部阴影程度评估系统，其特征在于，得到该肺部区域的阴影影响权值的方法为：
根据每个肺部区域的阴影雾化程度的大小判断每个肺部区域的区域类型，通过每个肺部区域的区域类型确定该肺部区域的阴影影响权值。
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