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龙图腾网获悉重庆大学附属肿瘤医院;云阳县人民医院申请的专利一种基于通气血流灌注权重建立标准肺功能影像的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119650013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411723037.7，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权一种基于通气血流灌注权重建立标准肺功能影像的方法是由陶丹;毕苏艳;柳先锋;张源;朱睿;张宁宁设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通气血流灌注权重建立标准肺功能影像的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于通气血流灌注权重建立标准肺功能影像的方法，包括利用Python和3Dslicer获得形变场矩阵和灰度值矩阵，对形变场矩阵和灰度值矩阵进行重新分级处理得到体积变化矩阵和灰度值变化矩阵，根据分级的体积变化矩阵和灰度值变化矩阵进行重新分级得到新肺功能矩阵，利用Python的Matplotlib可视化并按照不同的功能等级将新肺功能矩阵进行区域划分，最终得到基于通气‑血流灌注数据的功能影像。本发明是一种基于4D‑CT和PETCT图像的通气‑血流灌注权重建立肺功能影像分割的定量分析方法，该方法同时考虑了肺的通气能力和血流灌注能力，弥补了现有研究中概念上的缺陷，能够更准确的反映不同肺功能区的影像情况。

本发明授权一种基于通气血流灌注权重建立标准肺功能影像的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通气血流灌注权重建立标准肺功能影像的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用Python和3Dslicer获得形变场矩阵和灰度值矩阵： S11、图像预处理：将基于4D-CT的吸气末和呼气末图像以及PETCT图像，三种类型图像的原始DICOM格式进行格式转变并保存为Nii格式，调用Python的nibabel和torch模块对Nii格式的图像进行预处理，获得保留整个肺的胸部影像图片，所述预处理包括标准化处理、重采样和裁剪工作；为了得到肺组织，对裁剪后的影像进行二值化处理，得到肺的掩膜区即mask区域，进一步得到感兴趣区域肺组织区，本步骤得到三组相同尺寸的Nii图像； S12、利用3Dslicer对Nii图像进行配准：调用3Dslicer的Elastix配准模型，对Nii图像进行图像形变配准，得到形变场矩阵和PET配准后的灰度图像；使用SimpleITK读取PET配准后的灰度图像，并转换为Numpy格式，得到反映PET图像SUV值的灰度值矩阵； S2、对形变场矩阵和灰度值矩阵进行重新分级处理： S21、利用Python的SITK和Numpy模块对形变场矩阵进行雅可比算法降维，得到反映每个像素点形变量的雅可比矩阵，公式表示为： 其中，Dxx,y,z、Dyx,y,z、Dzx,y,z分别表示像素点在x、y、z轴上的位移分量；p在0～1之间表示体素体积缩小，p＝1表示体素体积没有变化，p＞1表示体素体积扩大；将雅可比矩阵的数值进行归一化至0～1之间得到体积变化矩阵，进一步均分为五等分，将小于等于0的灰度值设为0，将大于0且小于等于五分之一位数的灰度值设为1，将大于五分之一位数且小于等于五分之二中位数的灰度值设为2，将大于五分之二且小于等于五分之三位数的灰度值设为3，将大于五分之三且小于等于五分之四位数的灰度值设为4，将大于五分之四位数的灰度值设为5，一共分为6个等级，并重新保存得到标记后的体积变化矩阵； S22、对PET图像的灰度值矩阵进行分类处理：利用Python读取PET肺区域灰度值范围并将数值进行归一化至0～1之间得到灰度变化矩阵，进一步均分为五等分，按步骤S21标记方式标记后，重新保存得到标记后的灰度值变化矩阵； S3、根据分级的体积变化矩阵和灰度值变化矩阵，进行重新分级： 利用Python的Numpy模块，对体积变化矩阵和灰度值变化矩阵的数值做乘法运算得到新矩阵，该新矩阵的数值在0～1之间；新矩阵中的数值反映了肺通气和血流灌注共同影响下的肺功能情况，据此对新矩阵进行不同等级的功能评分，评分等级数值越大等级越高，表明体素的肺功能等级越高，对每个体素进行前述功能评分，得到新肺功能矩阵； S4、可视化结果： 利用Python的Matplotlib可视化，并按照不同的功能等级将新肺功能矩阵进行区域划分，最终得到基于通气-血流灌注数据的功能影像。

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