心血管内超声图像内膜与中-外膜的自动分割

发布时间:2024-02-07 04:50
  血管内超声(IVUS)技术扫描半径大,穿透能力强,能够精确地反映冠心病的病变性质、严重程度以及病理组成。IVUS图像中内膜和中-外膜边界对冠状动脉粥样硬化斑块的定量分析具有重要价值。但是,IVUS回撤序列中通常具有上千帧图像,医生对其中具有诊断意义的图像手动勾画内膜和中-外膜边界是相当费时且费力的。因此,IVUS图像中内膜和中-外膜的准确自动分割具有重要应用价值。然而,由于IVUS图像中超声阴影和复杂解剖结构(如血管分叉、钙化和纤维斑块等)的存在,使内膜和中-外膜自动分割和边界自动检测具有相当的挑战性。近年来,深度学习方法特别是卷积神经网络的兴起,为IVUS图像的自动分割提供了一种可行的手段。本文采用全卷积网络实现IVUS图像中内膜和中-外膜的自动分割,并研究各种影响分割性能的因素。本文的主要工作包括:(1)IVUS图像数据集构建。本文共获得了 6516幅IVUS图像,图像数据来自使用不同IVUS成像导管、从不同医院采集的175个IVUS回撤序列。IVUS图像数据集中包含有血管分叉、邻近血管和阴影伪影等各种情形。所有IVUS图像由来自CardHemo实验室的经验丰富的IVUS分析人员进...

【文章页数】:69 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1-1?IVUS回撤360°横截面示意图(a)与纵向视图(b)

图1-1?IVUS回撤360°横截面示意图(a)与纵向视图(b)

?硕士学位论文???⑷?(b)??图1-1?IVUS回撤360°横截面示意图(a)与纵向视图(b)。??Fig.?1-1?360-degree?cross-sectional?view?(a)?and?longitudinal?view?(b)?of?the?same?pullb....


图1-2使用40?MHz?(第一行)和60?MHz?(第二行)超声探头由不同系统采集的一些典型??IVUS图像

图1-2使用40?MHz?(第一行)和60?MHz?(第二行)超声探头由不同系统采集的一些典型??IVUS图像

?第一章绪论???图1-2使用40?MHz?(第一行)和60?MHz?(第二行)超声探头由不同系统采集的一些典型??IVUS图像。在这四幅图像中,存在超声伪影和斑块等,而这些伪影和斑块使得其背后组织??的纹理不可见。??Fig.?1-2?Some?typical?IVUS?ima....


图2-1两种不同频率超声探头采集的图像:左侧为40MHz,右侧为60MHz

图2-1两种不同频率超声探头采集的图像:左侧为40MHz,右侧为60MHz

?硕士学位论文???■圃??图2-1两种不同频率超声探头采集的图像:左侧为40MHz,右侧为60MHz。??Fig.2-1?The?IVUS?images?acquired?by?two?different?frequencies?probes。Left:40MHz,Right:....


图2-2?IVUS回撤纵向视图示例

图2-2?IVUS回撤纵向视图示例

?第二章IVUS图像数据集构建???1、回撤长度过短,一个IVUS回撤的长度只有50多帧;??2、存在非常严重的钙化斑块,导致整个中-外膜边界被声学暗区覆盖;??3、受到成像系统影响,不均匀转速伪影非常严重,边界扭曲情况明显;??4、回撤成像存在问题。??最终40MHz数据集中9....



本文编号:3896792

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