冠動脈の血管内画像における内腔領域の自動セグメンテーション【Powered by NICT】

Jodas Danilo Samuel; Jodas Danilo Samuel; Pereira Aledir Silveira; Tavares Joao Manuel R.S.

文献

J-GLOBAL ID：201702270114512969 整理番号：17A1388654

冠動脈の血管内画像における内腔領域の自動セグメンテーション【Powered by NICT】

Automatic segmentation of the lumen region in intravascular images of the coronary artery

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資料名：
巻： 40 ページ： 60-79 発行年： 2017年
JST資料番号： W3156A ISSN： 1361-8415 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

動脈系の画像評価は,心血管疾患の診断で重要な役割を果たしている。冠動脈の血管内(IVUS)画像における内腔と媒質外膜のセグメンテーションは,解析下の容器の形態と可能なアテローム性動脈硬化病変の同定の評価に向けた第一歩である。本研究では,冠状動脈のIVUS画像における内腔のセグメンテーションのための完全自動化法を提示した。提案した方法は,K-meansアルゴリズムおよび潜在的内腔に相当する領域を同定するための平均真円度に依存している。分岐に及ぼす側枝を同定し,除去へのアプローチは,潜在的内腔領域を持つ領域を定めるために提案した。,動的輪郭モデルは管腔領域の輪郭を精密化するために適用した。セグメンテーション精度を評価するために,提案した方法の結果は冠動脈の326IVUS画像における二人の専門家による手動描写法と比較した。Jaccard測度,Hausdorff距離,面積差の割合とDice係数の平均値は成功裏にセグメント化324IVUS画像で,それぞれ0.88±0.06,0.29±0.17mm,0.09±0.07および0.94±0.04であった。さらに,文献に見られる研究との比較は,提案した方法が提案されている関連手法の大部分よりも優れたわずかであることを示した。,新しい自動セグメンテーション法は,複雑な解とユーザインタラクションを用いずにIVUS画像における内腔を検出するのに有効であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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循環系の基礎医学 , 循環系の診断

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