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基于核圖割算法的冠脈光學(xué)相干斷層圖像斑塊區(qū)域分割

發(fā)布時(shí)間:2018-04-09 21:18

  本文選題:斑塊區(qū)域分割 切入點(diǎn):冠脈光學(xué)相干斷層成像圖像 出處:《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2017年01期


【摘要】:冠脈光學(xué)相干斷層成像(OCT)圖像斑塊區(qū)域分割是冠脈斑塊識(shí)別的前提和基礎(chǔ),對(duì)后續(xù)斑塊特征分析及易損斑塊識(shí)別,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)冠脈疾病的輔助診斷分析具有十分重要的意義。本文提出了一種新的算法,使用K-means算法與圖割算法結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了冠脈OCT圖像斑塊準(zhǔn)確的多區(qū)域分割——纖維化斑塊、鈣化斑塊和脂質(zhì)池,并較好地保留了斑塊的邊界特征信息。本文實(shí)驗(yàn)中對(duì)20組具有典型斑塊特征的冠脈OCT圖像進(jìn)行了分割,通過(guò)與醫(yī)生手動(dòng)分割結(jié)果比較,證明本文方法能準(zhǔn)確地分割出斑塊區(qū)域,且算法具有較好的穩(wěn)定性。研究結(jié)果證明了本文工作能夠極大減少醫(yī)生分割斑塊所消耗的時(shí)間,避免不同醫(yī)生之間的主觀差異性,或可輔助臨床醫(yī)生對(duì)冠心病的診斷與治療。
[Abstract]:Plaque segmentation in optical coherence tomography (Oct) image of coronary artery is the premise and foundation of coronary plaque recognition, which is of great significance to the analysis of plaque characteristics and vulnerable plaque recognition, and to the diagnosis and analysis of coronary artery disease.In this paper, a new algorithm is proposed, which combines the K-means algorithm with the graph cutting algorithm to realize the accurate multi-region segmentation of coronary artery OCT image plaques-fibrosis plaque, calcified plaque and lipid pool, and better preserve the plaque boundary feature information.In this paper, 20 groups of coronary artery OCT images with typical plaque characteristics were segmented. Compared with the results of manual segmentation by doctors, it is proved that the proposed method can segment the plaque region accurately and the algorithm has good stability.The results show that this work can greatly reduce the time spent by doctors to segment plaque, avoid subjective differences between different doctors, or assist clinicians in the diagnosis and treatment of coronary heart disease.
【作者單位】: 河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院;中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院心內(nèi)科;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61473112) 河北省杰出青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2016201186)
【分類(lèi)號(hào)】:R541.4;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1728173

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