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深度全卷积网络的IVUS图像内膜与中—外膜边界检测
被引量:
2
1
作者
袁绍锋
杨丰
+3 位作者
徐琳
刘树杰
季飞
黄靖
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2018年第9期1335-1348,共14页
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...
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。
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关键词
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
原文传递
题名
深度全卷积网络的IVUS图像内膜与中—外膜边界检测
被引量:
2
1
作者
袁绍锋
杨丰
徐琳
刘树杰
季飞
黄靖
机构
南方医科大学生物医学工程学院
南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室
广州军区广州总医院心血管内科
华南理工大学电子与信息学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2018年第9期1335-1348,共14页
基金
国家自然科学基金项目(61771233
61271155)
广东省科技计划项目(2013A022100036)~~
文摘
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。
关键词
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
Keywords
medical image analysis
deep learning
deep fully convolutional networks
prior shape information
intravascular ultrasound
lumen border detection
media-adventitia border detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度全卷积网络的IVUS图像内膜与中—外膜边界检测
袁绍锋
杨丰
徐琳
刘树杰
季飞
黄靖
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2018
2
原文传递
已选择
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引证文献
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