超高频率超声图像中血管的快速分割与跟踪
计算机视觉与模式识别
2018-07-25 v1
摘要
超高频率超声（UHFUS）能够可视化手部高度形变的中小型血管。诸如内皮层壁厚与血管壁顺应性等精细的基于血管的测量，需要在 B 超扫描之间实现亚毫米级的血管跟踪。我们基于 GPU 的快速方法结合了局部相位分析、距离正则化水平集与扩展卡尔曼滤波器（EKF）的优势，以快速分割并跟踪形变的血管轮廓。我们在 35 段手部血管 UHFUS 序列上进行了验证，并展示了该方法向由传统高频超声（HFUS）设备获取的 5 个更多样化数据集的迁移能力。据我们所知，这是首个能够在 2D UHFUS 图像中快速分割并跟踪形变血管轮廓的算法。它同时也是针对 2D HFUS 图像最快且最准确的系统。
引用
@article{arxiv.1807.08784,
title = {Fast Vessel Segmentation and Tracking in Ultra High-Frequency Ultrasound Images},
author = {Tejas Sudharshan Mathai and Lingbo Jin and Vijay Gorantla and John Galeotti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.08784},
year = {2018}
}
备注
Accepted for presentation at MICCAI 2018. 8 pages, and 3 figures