深度全卷积网络的IVUS图像内膜与中—外膜边界检测
目的 心血管内超声(IVUS)图像内膜和中—外膜(MA)轮廓勾画是冠脉粥样硬化和易损斑块定量评估的必要过程.由于存在斑点噪声、图像伪影和各类斑块,重要组织边界的自动分割是一个非常困难的任务.为此,提出一种用于检测20 MHz心电门控IVUS图像内膜和MA边界方法.方法 首先利用深度全卷积网络(DFCN)学习原始IVUS图像与所对应手动分割图像之间映射,预测出目标或者背景的概率图,实现医学图像语义分割.然后在此基础上,结合心血管先验形状信息,采用数学形态学闭、开操作,平滑内膜和MA边界,降低分割过程中错误分类像素或区域的影响.结果 针对来自10位病人的IVUS图像及其标注信息所组成的435幅国际标准公开数据集,从线性回归、Bland-Altman分析和面积交并比(JM)、面积差异百分比(PAD)、Hausdorff距离(HD)、平均距离(AD)等性能指标上,评价本文方法.实验结果表明,算法检测结果与手动勾画结果的相关性可达到0.94,其超过94.71％的结果落在95％置信区域内,具有良好一致性.内膜和MA边界的AD指标分别为:0.07 mm和0.08 mm;HD指标分别为:0.21 mm和0.30 mm.JM指标分别为0.92和0.93;PAD指标分别为5％和4％.此外,对临床所采集的100幅IVUS图像进行了测试,证明本文学习的模型在跨数据集上具有较好的泛化能力.结论 与现有的国际算法比较,本文方法提高了各类斑块、声影区域和血管分支等因素的识别能力,不受超声斑点的影响,能准确地、可重复地检测出IVUS图像中的关键目标边界.
医学图像分析、深度学习、深度全卷积网络、先验形状信息、心血管内超声、内膜检测、中—外膜检测
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61771233,61271155;广东省科技计划项目2013A022100036
2018-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共14页
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