• 1. 河北大学 电子信息工程学院(河北保定 071002);
  • 2. 中国医学科学院 北京协和医院 心内科(北京  100730);
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光学相干断层扫描技术(OCT)已成为诊断冠状动脉狭窄的关键技术,因其可识别影像中的斑块及易损斑块,所以该技术对辅助诊断冠心病具有十分重要的意义。但当前研究领域内尚缺乏对冠脉 OCT 图像全自动、多区域、高精度的分割算法。因此本文提出了一种基于中智学理论的冠脉 OCT 图像的多区域、全自动的分割算法,以期实现对纤维斑块和脂质区的高精度分割。本文基于隶属度函数重新定义了 OCT 图像转换至中智学领域 T 图的方法,进而达到提高纤维斑块的分割精度的目的。针对脂质区的分割,本算法加入同态滤波增强图像,使用中智学将 OCT 图像转换至中智学领域的 I 图,进一步使用形态学方法,实现高精度的分割。本文对 9 位患者、40 组具有典型斑块的 OCT 图像进行分析,并与医生手动分割结果进行比较,实验结果证明,本文算法避免了传统中智学的过分割及欠分割问题,准确地分割出斑块区域,且算法具有较好的鲁棒性,因此本文工作或可有效提高医生分割斑块的准确率,期望可以辅助临床医生对冠心病的诊断与治疗。

引用本文: 王光磊, 张学红, 韩业晨, 王洪瑞, 李艳. 基于中智学理论的冠脉光学相干断层图像的全自动多区域分割. 生物医学工程学杂志, 2019, 36(1): 59-67. doi: 10.7507/1001-5515.201804035 复制

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