本文選題：斑點　切入點：血管內(nèi)超聲　出處：《南方醫(yī)科大學學報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：超聲斑點是由人體組織中散射體的反射信號相干作用所形成的,其概率分布與生物組織的結(jié)構(gòu)信息密切相關(guān),即不同的組織結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生斑點的概率分布形式不同。根據(jù)血管內(nèi)超聲(IVUS)斑點的概率分布特性,本文提出用斑點的伽馬混合模型和高斯混合模型分別描述血管內(nèi)超聲組織中的鈣化斑塊、軟斑塊和正常血管區(qū)域。通過KS檢驗,KL散度和相關(guān)系數(shù)等指標分析,發(fā)現(xiàn)鈣化斑塊和正常血管區(qū)域的斑點概率分布符合高斯混合模型,而軟斑塊更接近伽馬混合模型。在此研究基礎(chǔ)上,本文提出一種結(jié)合鄰域信息的概率混合模型,用于IVUS圖像斑塊分割,與現(xiàn)有的概率混合模型比較,分割精度大大地提高,且受噪聲影響減少。
[Abstract]:Ultrasonic speckle is formed by coherent action of reflected signal of scatterer in human body. The probability distribution of ultrasonic speckle is closely related to the structure information of biological tissue. That is, the probability distribution of spots produced by different tissue structures is different. According to the probability distribution characteristics of intravascular ultrasound spots, In this paper, the speckle gamma mixed model and Gao Si mixed model are used to describe calcified plaques, soft plaques and normal vascular regions in intravascular ultrasound respectively. The KL divergence and correlation coefficient are analyzed by KS test. It is found that the probability distribution of calcified plaque and normal vascular region accords with Gao Si's mixed model, while the soft plaque is closer to the gamma mixed model. On the basis of this study, a probabilistic mixed model combining neighborhood information is proposed in this paper. Compared with the existing probabilistic mixed model, the segmentation accuracy of IVUS image patch segmentation is greatly improved, and the noise is reduced.
【作者單位】： 南方醫(yī)科大學生物醫(yī)學工程學院廣東省醫(yī)學圖像處理重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61771233,61271155)~~
【分類號】：R445.1;TP391.41

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本文編號：1591996