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ISSN: 2333-9721
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-  2017 

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

DOI: doi:10.7507/1001-5515.201706030

Keywords: 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

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Abstract:

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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