有条件生成对抗网络的IVUS图像内膜与中-外膜边界检测

针对血管内超声(IVUS)图像中各类斑块、超声阴影和血管分支等造成内膜(LU)与中-外膜(MA)边界难以准确检测的问题,提出一种结合堆叠沙漏网络(SHGN)和有条件生成对抗网络(C-GAN)的IVUS内膜与中-外膜检测的改进方法。首先根据血管形态特点,使用旋转、缩放和Gamma变换等方法将图像训练集扩充57倍,降低网络训练过拟合风险;然后利用对抗训练思想,构建基于L1、L2重建损失的联合损失函数,学习超声图像与其对应分割图像的映射关系,将IVUS图像分割为3种不同区域:血管外周组织、斑块区域和内腔区域;最后在图像分割结果上,采用阈值处理方法,检测最终的内膜与中-外膜边界。采用国际标准IVUS图像数据集(10位病人435幅)评价所提出的算法。实验量化评价结果为:内膜计算面积交并比(JM) 93%,面积差异百分比(PAD) 3%,Hausdorff距离(HD) 0.19 mm;中-外膜JM 95%,PAD 3%,HD 0.16 mm。这些指标满足临床诊断要求,性能优于现有的、近年较好的9种算法,以及Pix2Pix模型。在临床实践应用分析中,利用南部战区总医院心血管内科所收集的100幅IVUS图像进行检验,取得较好的分割结果。这表明该方法具有较好的跨数据集泛化性能。