【摘要】：目的以流形學(xué)習(xí)為基礎(chǔ),提出一種基于血管內(nèi)超聲(IVUS)圖像序列的關(guān)鍵幀門控方法,抑制IVUS序列縱切方向上的運(yùn)動(dòng)偽影。方法應(yīng)用流形學(xué)習(xí)方法中的拉普拉斯特征映射算法,將高維IVUS圖像序列降到低維流形中,利用低維特征向量,構(gòu)建一個(gè)距離函數(shù)來(lái)反映心臟運(yùn)動(dòng)規(guī)律,將IVUS圖像分為心臟舒張末期和非心臟舒張末期兩類,從而提取關(guān)鍵幀,組成門控序列。結(jié)果臨床采集13組IVUS序列(圖像915±142幀,血管長(zhǎng)度15.24±2.37 mm),計(jì)算門控前后圖像序列的血管容積、管腔容積和平均斑塊負(fù)荷。統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,表明門控序列血管容積、管腔容積顯著小于原始序列,門控前后序列的平均斑塊負(fù)荷差異性不顯著,滿足臨床診斷要求。血管面積方差和管腔面積的方差顯著小于原始序列,表明門控序列較原始序列穩(wěn)定。在IVUS圖像序列的縱切圖像上,門控序列減少了鋸齒形狀的運(yùn)動(dòng)偽影,與原始序列形狀一致,且具有良好的連續(xù)性。并將本文方法與已有的提取門控序列方法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)論本文方法算法簡(jiǎn)單穩(wěn)定,抑制了IVUS圖像序列的縱向運(yùn)動(dòng)偽影。
[Abstract]:Aim based on manifold learning, a key frame gating method based on intravascular ultrasound (IVUS) image sequences is proposed to suppress motion artifacts in the longitudinal direction of IVUS sequences. Methods the Laplacian feature mapping algorithm of manifold learning method was used to reduce the high dimensional IVUS image sequence to the low dimensional manifold. A distance function was constructed to reflect the law of cardiac motion by using the low dimensional feature vector. IVUS images were divided into two types: end-diastolic and non-cardiac end-diastolic, then the key frames were extracted and the gating sequence was formed. Results the blood vessel volume, lumen volume and mean plaque load were calculated in 13 groups of IVUS sequences (915 鹵142frames, 15.24 鹵2.37mm),) before and after gating. The statistical results showed that the vessel volume and lumen volume of the gated sequence were significantly lower than those of the original sequence. The average plaque load of the gated sequence was not significantly different before and after gating, which met the requirements of clinical diagnosis. The variance of vascular area and lumen area was significantly smaller than that of the original sequence, indicating that the gated sequence was more stable than the original sequence. On the longitudinal image of the IVUS image sequence, the gate sequence reduces the motion artifact of the serrated shape, which is consistent with the original sequence shape and has good continuity. The method of this paper is compared with the existing method of extracting gate-controlled sequence. Conclusion the algorithm presented in this paper is simple and stable, and the longitudinal motion artifact of IVUS image sequence is suppressed.
【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;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61271155)~~
【分類號(hào)】：R445.1;R54

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2431479