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

时间:2022-07-14 18:53:02
作者:王光磊, 王鹏宇, 韩业晨, 刘秀玲, 李艳, 卢倩
关键字: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
DOI:10.7507/1001-5515.201706030
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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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基于 <i>K</i>-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
《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 》
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