Abstract-Worldwide, många hundratusentals stents implanteras varje år för att revascularize ocklusions i kranskärlen. Intravaskulär optisk koherens tomografi är en viktig framväxande bildteknik, som har den upplösning och kontrast som krävs för att kvantitativt analysera stent distribution och vävnad täckning efter stent implantation. Automation behövs, som ström, det tar upp till 16 timmar att manuellt analysera hundratals bilder och tusentals stent struts från en enda remsa. För automatiserad strut-detektering använde vi bildformationsfysik och maskininlärning via ett Bayesiskt nätverk, och 3D-kunskap om stentstruktur via grafsökning. Graf sökning gjordes på en ansikte projektioner med hjälp av minsta spännvidd träd algoritmer. Djupen av alla strutar i en remskiva bestämdes samtidigt med hjälp av grafskärning. För att bedöma metoden använde vi den största valideringsdatauppsättningen som hittills använts, omfattande mer än 8000 kliniska bilder från 103 pullbackar från 72 patienter. Automatiserad strutdetektion uppnådde en reträtt och precision. Prestanda var robust i bilder av varierande kvalitet. Denna metod kan förbättra arbetsflödet för analys av stent kliniska försöksdata, och kan potentiellt användas på kliniken för att underlätta realtid stent analys och visualisering, med hjälp stent implantation.
Wang m.fl. REF föreslog en ny metod baserad på ett Bayesianskt nätverk och grafsökning.
3-D Stent Detection in Intravascular OCT Using a Bayesian Network and Graph Search
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}