Segmentation of intravascular ultrasound images: a knowledge-based approach

血管内超声 分割 管腔(解剖学) 超声波 医学 放射科 尸体痉挛 人工智能 图像分割 生物医学工程 计算机科学 计算机视觉 解剖 内科学
作者
Milan Sonka,Xiangmin Zhang,Maria Siebes,M.S. Bissing,S.C. DeJong,Stephen M. Collins,Charles R. McKay
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:14 (4): 719-732 被引量:236
标识
DOI:10.1109/42.476113
摘要

Intravascular ultrasound imaging of coronary arteries provides important information about coronary lumen, wall, and plaque characteristics. Quantitative studies of coronary atherosclerosis using intravascular ultrasound and manual identification of wall and plaque borders are limited by the need for observers with substantial experience and the tedious nature of manual border detection. We have developed a method for segmentation of intravascular ultrasound images that identifies the internal and external elastic laminae and the plaque-lumen interface. The border detection algorithm was evaluated in a set of 38 intravascular ultrasound images acquired from fresh cadaveric hearts using a 30 MHz imaging catheter. To assess the performance of our border detection method we compared five quantitative measures of arterial anatomy derived from computer-detected borders with measures derived from borders manually defined by expert observers. Computer-detected and observer-defined lumen areas correlated very well (r=0.96, y=1.02x+0.52), as did plaque areas (r=0.95, y=1.07x-0.48), and percent area stenosis (r=0.93, y=0.99x-1.34.) Computer-derived segmental plaque thickness measurements were highly accurate. Our knowledge-based intravascular ultrasound segmentation method shows substantial promise for the quantitative analysis of in vivo intravascular ultrasound image data.
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