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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
愉快的新波完成签到,获得积分10
刚刚
2秒前
2秒前
2秒前
2秒前
完美世界应助zlttt采纳,获得10
4秒前
momo发布了新的文献求助10
6秒前
漫山完成签到,获得积分10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
8秒前
9秒前
阿斗发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
踏实的火龙果完成签到 ,获得积分20
10秒前
健忘白完成签到,获得积分10
12秒前
ding应助liang采纳,获得30
13秒前
厉害tt完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
ding应助momo采纳,获得10
13秒前
在水一方应助吧啦吧啦采纳,获得10
13秒前
踏实的火龙果关注了科研通微信公众号
14秒前
维尼发布了新的文献求助20
15秒前
文档发布了新的文献求助10
15秒前
Rondab应助千余采纳,获得10
19秒前
19秒前
taowang发布了新的文献求助30
19秒前
一支笔画天下完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
CL完成签到 ,获得积分10
21秒前
hnlgdx完成签到,获得积分20
21秒前
Dotson发布了新的文献求助20
21秒前
出门见喜发布了新的文献求助10
23秒前
丁老三完成签到 ,获得积分10
24秒前
gky完成签到,获得积分10
25秒前
27秒前
嘻哈完成签到,获得积分10
28秒前
火力全开发布了新的文献求助10
29秒前
taowang完成签到,获得积分10
33秒前
地表飞猪应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989297
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253893
捐赠科研通 3270097
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882087
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809158