20、自动化IVUS图像分割：基于特征跟踪的可变形模板模型

自动化IVUS图像分割：基于特征跟踪的可变形模板模型

1. 引言

血管内超声（IVUS）成像技术自20世纪80年代末引入以来，已被广泛用于诊断冠状动脉心脏病（CHD）。IVUS图像的分割是该过程中至关重要的一步，因为它能够提供关于血管内部结构的详细信息，从而支持更精准的诊断和治疗规划。然而，由于IVUS图像中不可避免地存在各种图像特征（如伪影），可靠的自动化分割一直难以实现。本文将探讨一种结合特征跟踪的可变形模板模型（Deformable Template Model, DTM），以改进IVUS图像的自动化分割效果。

2. 背景和动机

2.1 IVUS图像的特点

IVUS图像由一系列二维横截面图像组成，这些图像可以组合成三维表示。IVUS图像的一个显著特点是存在多种伪影，其中最常见的两种是由于引导线（guidewire）和导管（catheter）造成的。这些伪影不仅会干扰分割结果，还会使自动化分割变得复杂。此外，IVUS图像中的血管结构由多层组织构成，包括管腔（lumen）、内膜（intima）、中膜（media）和外膜（adventitia），这些结构增加了图像解释的难度。

2.2 现有方法的局限性

现有的自动化IVUS分割算法主要包括基于知识的图搜索、基于纹理的方法、活动轮廓模型（Active Contour Model, ACM）等。尽管这些方法在一定程度上提高了分割精度，但它们并未直接解决IVUS图像中伪影的存在问题。因此，开发一种能够有效处理伪影并提高分割精度的新方法显得尤为重要。

3. 方法论

3.1 可变形模板模型概述

可变形模