换一批基于K-means聚类与改进随机游走算法的冠脉光学相干断层图像斑块分割
Plaque segmentation of intracoronary optical coherence tomography images based on K-means and improved random walk algorithm
摘要光学相干断层成像技术(OCT)现已发展成为国内外较热门的冠状动脉内影像技术,其中冠脉OCT图像的斑块区域分割对易损斑块的识别和研究有着重大意义.本文提出了一种基于K-means聚类与改进随机游走的新算法,实现了对冠脉钙化、纤维化斑块和脂质池的半自动化分割.本文主要创新点为改进了随机游走算法的权函数,将图像中像素间的边与种子点之间的距离加入到了权函数定义中,增加了弱边界的权值,防止了过分割现象的发生.本文基于以上方法对9名冠状动脉粥样硬化患者的OCT图像进行了斑块区域分割.通过对比医生手动分割结果,证明了本文方法具有良好的精度和鲁棒性,以期本文方法可对冠心病的临床诊断起到一定的辅助作用.
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关键词
K-means聚类随机游走算法斑块区域分割光学相干断层成像技术K-means clusteringrandom walkplaque region segmentationoptical coherence tomography
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DOI
10.7507/1001-5515.201706030
发布时间
2018-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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