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

• 作者: 刘秀玲 卢倩 李艳 王光磊 王鹏宇 韩业晨
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 869-875
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7507/1001-5515.201706030

摘要

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.