發(fā)布時(shí)間：2017-08-09 20:00

  本文關(guān)鍵詞：結(jié)合先驗(yàn)形狀信息和序貫學(xué)習(xí)的心血管內(nèi)超聲外彈力膜檢測

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【摘要】：目的針對心血管內(nèi)超聲(IVUS)圖像中鈣化斑塊、聲影等干擾因素影響外彈力膜(EEM)輪廓檢測準(zhǔn)確性的問題,提出結(jié)合先驗(yàn)形狀信息和序貫學(xué)習(xí)分類的心血管內(nèi)超聲外彈力膜檢測的改進(jìn)算法。方法首先用多類多尺度序貫學(xué)習(xí)(M2SSL)將IVUS圖像分割七大不同組織;然后在分類結(jié)果的基礎(chǔ)上,結(jié)合血管先驗(yàn)形狀信息篩選出外彈力膜輪廓的關(guān)鍵點(diǎn);最后,結(jié)合IVUS圖像的梯度和相位信息,采用Snake模型,獲得最終的EEM輪廓。結(jié)果臨床采集22組IVUS序列,挑選出具有代表性的153幀圖像做實(shí)驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示:本文算法檢測結(jié)果的平均Jacc指標(biāo)為88.5%,滿足臨床診斷要求,性能優(yōu)于國內(nèi)近年來較好的算法。結(jié)論本文的EEM自動(dòng)檢測算法簡單有效,相比國內(nèi)已有算法,提高了對鈣化、纖維斑塊以及聲影區(qū)域的識(shí)別能力,對含鈣化斑塊、纖維斑塊或血管中心偏移的高頻IVUS圖像具有較高的適用性。
【作者單位】： 南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院心內(nèi)科;
【關(guān)鍵詞】： 心血管內(nèi)超聲 外彈力膜 序貫學(xué)習(xí) 形狀信息
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61271155)~~
【分類號(hào)】：R331;TP391.41
【正文快照】： 習(xí)算法的適用性廣。若訓(xùn)練樣本充分,其所建立的0引言分類模型容易推廣到不同的數(shù)據(jù)庫中。不過該文算法依然存在一些問題,在致密纖維斑塊存在的情況血管內(nèi)超聲(IVUS)是一種有創(chuàng)斷層成像技下,算法的性能較差,中膜結(jié)構(gòu)識(shí)別率不高[14]。另術(shù)[1],應(yīng)用于經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈介入治療(PCI),，

本文編號(hào)：647015