(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210507864.7 (22)申请日 2022.05.11 (71)申请人 东北大学 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3 号巷11号 (72)发明人 齐守良　吴雅楠　杨英健　庞浩文　 (74)专利代理 机构 北京中强智尚知识产权代理 有限公司 1 1448 专利代理师 吕梦雪 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/766(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G16H 30/20(2018.01) G16H 50/20(2018.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 肺图像的处理方法、 装置、 电子设备和存储 介质 (57)摘要 本公开涉及一种肺图像的处理方法、 装置、 电子设备和存储介质， 涉及慢阻肺识别技术领 域。 其中， 所述的肺图像的处理方法， 包括： 获取 预设分类模 型、 待处理的肺图像及其对应的肺区 域图像及气道图像； 分别基于所述预设分类模 型， 利用所述待处理的肺图像、 所述肺区域图像 及所述气道图像得到对应的第一 分类结果、 第二 分类结果及第三分类结果； 基于所述第一分类结 果、 所述第二分类结果及所述第三分类结果， 进 行慢阻肺的识别。 本公开实施例可 实现慢阻肺的 识别。 权利要求书2页 说明书16页 附图4页 CN 115170464 A 2022.10.11 CN 115170464 A 1.一种肺图像的处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取预设分类模型、 待处 理的肺图像及其对应的肺区域图像及气道图像； 分别基于所述预设分类模型， 利用所述待处理的肺图像、 所述肺区域图像及所述气道 图像得到对应的第一分类结果、 第二分类结果及第三分类结果； 基于所述第一分类结果、 所述第二分类结果及所述第三分类结果， 进行慢阻肺的识别。 2.根据权利要求1所述的肺图像的处理方法， 其特征在于， 在所述获取待处理 的肺图像 对应的肺区域图像及气道图像之前， 包括： 获取待处 理的肺图像； 分别对所述待处理的肺图像进行肺区域分割及气道提取， 得到肺区域图像及气道图 像。 3.根据权利要求1 ‑2任一项所述的肺图像的处理方法， 其特征在于， 所述分别基于所述 预设分类模型， 利用所述待处理的肺图像、 所述肺 区域图像及所述气道图像得到对应的第 一分类结果、 第二分类结果及第三分类结果的方法， 包括： 分别对所述待处理的肺图像、 所述肺区域图像及所述气道图像进行特征提取， 得到对 应的第一组特 征、 第二组特 征及第三组特 征； 分别计算所述第一组特 征、 第二组特 征及第三组特 征对应的权 重矩阵； 分别将所述第一组特征、 第二组特征及第三组特征及对应的权重矩阵进行融合， 得到 第一分类特 征、 第二分类特 征及第三分类特 征； 分别基于所述第一分类特征、 所述第二分类特征及所述第三分类特征， 得到对应的第 一分类结果、 第二分类结果及第三分类结果。 4.根据权利要求3所述的肺图像的处理方法， 其特征在于， 所述分别将所述第一组特 征、 第二组特征及第三组特征及 对应的权重矩阵进 行融合， 得到第一分类特征、 第二分类特 征及第三分类特 征的方法， 包括： 分别将所述第 一组特征、 第 二组特征及第 三组特征及对应的权重矩阵执行矩阵乘法操 作， 得到第一分类特 征、 第二分类特 征及第三分类特 征。 5.根据权利要求3 ‑4任一项所述的肺图像的处理方法， 其特征在于， 在所述分别对所述 待处理的肺图像、 所述肺区域图像及所述气道图像进 行特征提取， 得到对应的第一组特征、 第二组特征及第三组特征之前， 分别确定进 行特征提取的所述待处理的肺图像、 以及/或所 述肺区域图像、 以及/或所述气道图像对应的第一图像， 以及/或第二图像、 以及/或第三图 像， 其确定方法， 包括： 删除所述待处理的肺图像 中非肺图像， 得到包含肺的图像； 根据获取的设定数目， 对包 含肺的图像进行提取， 得到待特 征提取对应的第一图像； 对所述肺区域图像进行三维重建， 得到三维肺区域图像； 按照多个第 一设定角度， 对所 述三维肺区域图像进行拍照， 得到多个第一 二维快照对应的第二图像； 对所述气道图像进行三维重建， 得到三维气道图像； 按照多个第二设定角度， 对所述三 维气道图像进行拍照， 得到多个第二 二维快照对应的第三图像。 6.根据权利要求3 ‑5任一项所述的肺图像的处理方法， 其特征在于， 所述分别对所述待 处理的肺图像、 所述肺区域图像及所述气道图像进 行特征提取， 得到对应的第一组特征、 第 二组特征及第三组特 征的方法， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115170464 A 2获取预设特征提取模型， 对所述预设特征提取模型进行训练， 得到训练的特征提取模 型； 基于所述训练的特征提取模型， 分别对所述待处理的肺图像、 所述肺区域图像及所述 气道图像进行 特征提取， 得到对应的第一组特 征、 第二组特 征及第三组特 征。 7.根据权利要求1 ‑6任一项所述的肺图像的处理方法， 其特征在于， 所述基于所述第一 分类结果、 所述第二分类结果及所述第三分类结果， 进行慢阻肺的识别的方法， 包括： 分别确定所述第 一分类结果、 所述第 二分类结果及所述第 三分类结果对应的第 一概率 值、 第二概率值及第三 概率值； 对所述第一概率值、 所述第二概率值及所述第三概率值进行回归分析， 进行慢阻肺的 识别； 或， 对所述第一分类结果、 所述第二分类结果及所述第三分类结果进行统计， 得到确定为 慢阻肺对应的第一数值及确定为非慢阻肺对应的第二数值； 若所述第一数值大于所述第二数值， 则确定为慢阻肺； 否则， 确定为非慢阻肺。 8.一种肺图像的处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取预设分类模型、 待处理的肺图像及其对应的肺区域图像及气道图 像； 分类单元， 用于分别基于所述预设分类模型， 利用所述待处理的肺图像、 所述肺区域图 像及所述气道图像得到对应的第一分类结果、 第二分类结果及第三分类结果； 识别单元， 用于基于所述第 一分类结果、 所述第 二分类结果及所述第 三分类结果， 进行 慢阻肺的识别。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 用于存储处理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令， 以执行权利要求1至7中任意 一项所述的肺图像的处 理方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序指令， 其特征在于， 所述计算机 程序指令被处 理器执行时实现权利要求1至7中任意 一项所述的肺图像的处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115170464 A 3