%0 Journal Article
%T 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
%A 刘秀玲
%A 卢倩
%A 李艳
%A 王鹏宇
%A 韩业晨
%J -
%D 2017
%R doi:10.7507/1001-5515.201706030
%X 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
%K K-means聚类
%K 随机游走算法
%K 斑块区域分割
%K 光学相干断层成像技术
%U http://www.biomedeng.cn:80/article/10.7507/1001-5515.201706030