使用带 VGG16 编码器的 U-Net 自动检测 IVUS 图像中的管腔与中膜
计算机视觉与模式识别
2018-06-21 v1
摘要
冠心病是世界上致死原因排名前列的疾病之一，其成因可能是动脉内的斑块负荷。血管内超声（IVUS）已被认为是强大的成像技术，可捕获冠状动脉的实时高分辨率图像，并可用于分析这些斑块。IVUS 分割涉及提取动脉壁的两个组成部分，即管腔和中膜。本文中，我们研究了包括 U-Net 在内的卷积神经网络分割动脉超声扫描的有效性。具体而言，所提出的分割网络基于带 VGG16 编码器的 U-Net 构建。为评估所提分割架构进行了实验，显示出有前景的定量与定性结果。
引用
@article{arxiv.1806.07554,
title = {Automatic detection of lumen and media in the IVUS images using U-Net with VGG16 Encoder},
author = {Chirag Balakrishna and Sarshar Dadashzadeh and Sara Soltaninejad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07554},
year = {2018}
}
备注
10 pages, under review for International Conference of Smart Multimedia (ICSM) 2018