Một Phương Pháp Phân Đoạn Mới Cho Ảnh Siêu Âm Nội Mạch

Springer Science and Business Media LLC - Tập 37 - Trang 386-394 - 2017
Jiayong Yan1,2, Dan Lv1, Yaoyao Cui3
1Department of Biomedical Engineering, School of Medical Instrument, Shanghai University of Medicine & Health Sciences, Shanghai, People’s Republic of China
2Institute of Biomedical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, People’s Republic of China
3Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences, Suzhou, People’s Republic of China

Tóm tắt

Siêu âm nội mạch (IVUS) là một kỹ thuật hình ảnh quan trọng để nghiên cứu cấu trúc của thành mạch nhằm chẩn đoán và đánh giá các bệnh lý về mạch máu. Việc phân đoạn lòng mạch và các ranh giới giữa lớp trung mạc và lớp ngoài mạc từ các hình ảnh IVUS là nền tảng cho việc đánh giá định lượng các thành mạch. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp phân đoạn hoàn toàn tự động và mới cho các hình ảnh IVUS. Phương pháp được đề xuất sử dụng các chiến lược phân đoạn khác nhau cho lòng mạch và các ranh giới lớp trung mạc-ngoài mạc do các đặc điểm khu vực và ranh giới khác nhau trên các hình ảnh IVUS. Đối với lòng mạch, phân đoạn được thực hiện bằng cách kết hợp độ dốc hình ảnh với mô hình kết nối mờ. Đối với ranh giới lớp trung mạc, phương pháp đường đi tối thiểu dựa trên mô hình truyền nhanh được sử dụng. Hiệu quả của phương pháp phân đoạn hình ảnh IVUS được xác nhận bằng cách phân đoạn 180 hình ảnh IVUS từ chín bệnh nhân, trong đó các kết quả được so sánh với tiêu chuẩn vàng tương ứng. Phương pháp đạt được tỷ lệ diện tích chồng lấp trung bình cao là (86.49 ± 16.93%)/(92.73 ± 5.47%) và khoảng cách ranh giới trung bình nhỏ là (0.09 ± 0.10) mm/(0.07 ± 0.06) mm cho lòng mạch và lớp trung mạc-ngoài mạc, tương ứng. Các kết quả thu được đã cho thấy tiềm năng của phương pháp được đề xuất trong việc phân đoạn hiệu quả các ranh giới lòng mạch và lớp trung mạc-ngoài mạc từ các hình ảnh IVUS.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Sonka, M., Zhang, X., Siebes, M., Bissing, M. S., Dejong, S. C., Collins, S. M., et al. (1995). Segmentation of intravascular ultrasound images: A knowledge-based approach. IEEE Transactions on Medical Imaging, 14(4), 719–732. Dijkstra, J., Koning, G., & Reiber, J. H. C. (1999). Quantitative measurements in IVUS images. International Journal of Cardiac Imaging, 15(6), 513–522. Klingensmith, J., Shekhar, R., & Vince, D. (2000). Evaluation of three-dimensional segmentation algorithms for the identification of luminal and medial-adventitial borders in intravascular ultrasound images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 19(10), 996–1011. Kovalski, G., Beyar, R., Shofti, R., & Azhari, H. (2000). Three-dimensional automatic quantitative analysis of intravascular ultrasound images. Ultrasound in Medicine and Biology, 26(4), 527–537. Mojsilovic, A., Popovic, M., Amodaj, N., Babic, R., & Ostojic, M. (1997). Automatic segmentation of intravascular ultrasound images: A texture-based approach. Annals of Biomedical Engineering, 25(6), 1059–1071. Haas, C., Ermert, H., Holt, S., Grewe, P., Machraoui, A., & Barmeyer, J. (2000). Segmentation of 3D intravascular ultrasonic images based on a random field model. Ultrasound in Medicine and Biology, 26(2), 297–306. Zhu, H., Liang, Y., & Friedman, M. (2002). IVUS image segmentation based on contrast. In Proceedings of the SPIE, Medical Imaging, Durhan, NC, USA (Vol. 4684, pp. 1727–1733). Brusseau, E., DeKorte, C. L., Mastik, F., Mastik, F., Schaar, J., & VanDerSteen, A. F. (2004). fully automatic luminal contour segmentation in intracoronary ultrasound imaging—A statistical approach. IEEE Transactions on Medical Imaging, 23(5), 554–566. Cardinal, M. H., Meunier, J., Soulez, G., Maurice, R. L., Therasse, E., & Cloutier, G. (2006). Intravascular ultrasound image segmentation: a three-dimensional fast-marching method based on gray level distribution. IEEE Transactions on Medical Imaging, 25(5), 590–601. Dos, S. F. E., Yoshizawa, M., Tanaka, A., & Saijo, Y. (2006). A study on intravascular ultrasound image processing. Record of Electrical and Communication Engineering Conversazione, 74(2), 30–33. Papadogiorgaki, M., Mezaris, V., Chatzizisis, Y. S., Giannoglou, G. D., & Kompatsiaris, I. (2008). Image analysis techniques for automated IVUS contour detection. Ultrasound in Medicine and Biology, 34(9), 1482–1498. Katouzian, A., Baseri, B., Konofagou, E. E., & Laine, A. F. (2008). Automatic detection of blood versus non-blood regions on intravascular ultrasound (IVUS) images using wavelet packet signatures. In Proceedings of the SPIE, Medical Imaging, San Diego, Ca, USA (Vol. 6920, pp. 1–8). Zhang, Q., Wang, Y. Y., Wang, W. Q., Ma, J. Y., Qian, J. Y., & Ge, J. B. (2008). Intravascular ultrasound image segmentation based on active contour model and contourlet multiresolution analysis. Optics and Precision Engineering, 16(11), 2301–2311. Katouzian, A., Angelini, E. D., Sturm, B., Laine, A. F. (2012). Brushlet-driven segmentation framework for automatic detection of lumen borders in ivus images with comparison study. In The 9th international symposium on biomedical imaging, Barcelona, Spain (pp. 242–245). Wennogle, M., Hoff, W. (2009). Three dimensional segmentation of intravascular ultrasound data. In The 6th international conference on image analysis and recognition, Halifax, Canada, LNCS (Vol. 5627, pp. 772–778). Zhu, X. J., Zhang, P. F., Shao, J. H., Cheng, Y., Zhang, Y., & Bai, J. (2011). A snake based method for segmentation of intravascular ultrasound images and its in vivo validation. Ultrasonics, 51(2), 181–189. Unal, G., Bucher, S., Carlier, S., Slabaugh, G., Fang, T., & Tanaka, K. (2008). Shape-driven segmentation of the arterial wall in intravascular ultrasound images. IEEE Transaction on Information Technology in Biomedicine, 12(3), 335–347. Rivera, M., & Dalmau, O. (2012). Variational viewpoint of the quadratic Markov measure field models: Theory and algorithms. IEEE Transaction on Image Processing, 21(3), 1246–1257. Cardinal, M. H., Soulez, G., Tardif, J. C., Meunier, J., & Cloutier, G. (2010). Fast-marching segmentation of three-dimensional intravascular ultrasound images: A pre- and post-intervention study. Medical Physics, 37(7), 3633–3647. Moraes, M., & Furuie, S. (2011). Automatic coronary wall segmentation in intravascular ultrasound images using binary morphological reconstruction. Ultrasound in Medicine and Biology, 37(9), 1486–1499. Menddizabal-Ruiz, E. G., Rivera, M., & Kakadiaris, I. A. (2013). Segmentation of the luminal border in intravascular ultrasound B-mode images using a probabilistic approach. Medical Image Analysis, 17(6), 649–670. Lazrag, H., Aloui, K., & Naceur, M. S. (2013). Automatic segmentation of lumen in intravascular ultrasound images using fuzzy clustering and active contours. International Conference on Control, Engineering & Information Technology, Proceedings Engineering & Technology, 1, 58–63. Menddizabal-Ruiz, E. G., Kakadiaris, I. A. (2016). A Physics-based intravascular ultrasound image reconstruction method for lumen segmentation. Computers in Biology and Medicine, 75, 19–29 (Accepted date: 14 May 2016). Udupa, J. K., & Samarasekera, S. (1996). Fuzzy connectedness and object definition: theory, algorithms and applications in image segmentation. Graphical Models and Image Processing, 58(3), 246–261. Deschamps, T., & Cohen, L. D. (2001). Fast extraction of minimal paths in 3D images and applications to virtual endoscopy. Medical Image Analysis, 5(4), 281–299. Arfken, G. (1985). The method of steepest descents (3rd ed., pp. 428–435). Orlando, FL: Academic Press. Snyman, J. A. (2005). Practical mathematical optimization: An introduction to basic optimization theory and classical and new gradient-based algorithms (1st ed.). Cambrige, MA: Springer. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., & Rivest, R. L. (1990). Introduction to algorithms. Cambridge, MA: MIT Press. Carvalho, B. M., Gau, C. J., Herman, G. T., & Kong, T. Yung. (1999). Algorithms for fuzzy segmentation. Pattern Analysis and Applications, 2, 73–81.