基于机器学习的可降解支架检测与分割算法

摘要：

针对血管内光学相干断层扫描(IVOCT)成像系统,提出一种改进的自适应增强(Adaboost)算法及一种基于动态规划的轮廓分割算法用于可降解支架的自动检测与分割,实现对支架贴壁情况的自动评估.在检测阶段,利用多层决策树构建Adaboost分类器,实现对支架位置和大小的检测;基于检测结果,利用动态规划算法对支架轮廓进行分割;最后,结合分割结果,对支架贴壁情况进行计算.实验结果显示,所提算法的检测召回率达到91.6％,精确率为87.2％,轮廓分割的平均Dice系数为0.80,表明所提算法能够实现IVOCT影像中可降解支架的准确检测与分割,且具有较好的稳健性.

关键词：机器视觉、自动检测与分割、自适应增强算法、可降解支架、血管内光学相干断层扫描图像

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院科技服务网络计划项目（STS）KFJ-SW-STS-185

在线出版日期：2018-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：250-259