血管内超声图像序列关键帧的自动检索

摘要：

针对临床采集的血管内超声(Intravascular Ultrasound, IVUS)图像序列数据量巨大,由人工逐帧检查和分析非常繁琐且客观性差的问题,本文提出两种自动检索IVUS图像序列中关键帧的方法.其一是基于血管形态的方法:首先提取图像中的血管壁轮廓,并使用符号聚集近似(SAX)算法对轮廓包围区域的面积序列进行量化编码,进而计算出相邻两帧的血管横截面积序列之间的欧氏距离,提取出关键帧;其二是基于图像灰度直方图的方法,即通过计算图像灰度直方图之间的巴氏距离提取关键帧.利用临床采集的图像数据分别验证了两种方法的可行性,定量评价结果表明基于血管形态的方法压缩比高,有效降低了图像序列的冗余度,提取关键帧的准确性更高,代表性也更强,但其效率较灰度直方图的方法低.

关键词：血管内超声、图像检索、关键帧、形态学、符号聚集近似(SAX)、灰度直方图

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金资助项目61372042;中央高校基本科研业务费专项资金2014ZD31

在线出版日期：2015-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：83-89