在 IVOCT 图像中使用中智 c-means 进行管腔边界检测
图像与视频处理
2019-02-19 v2 机器学习
摘要
在本文中，提出了一种使用 Neutrosophic c-means 进行管腔边界识别的新方法。该方法利用不确定性和 Neutrosophic 理论将血管内光学相干断层扫描图像的像素聚类为若干簇，旨在检测边界。血管内光学相干断层扫描图像是取自冠状动脉血管壁的横截面高分辨率图像。冠状动脉疾病每年导致大量死亡。诊断此类疾病的第一步是检测管腔边界。采用该方法，我们分别获得了 0.972、0.019、0.076 mm2、0.32 mm 和 0.985 作为 Jaccard 度量（JACC）、面积差异百分比（PAD）、平均距离（AD）、Hausdorff 距离（HD）和 dice 指数（DI）的平均值。根据我们的结果，该方法具有较高的精度性能。
引用
@article{arxiv.1902.03489,
title = {Lumen boundary detection using neutrosophic c-means in IVOCT images},
author = {Mohammad Habibi and Ahmad Ayatollahi and Niyoosha Dallalazar and Ali Kermani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.03489},
year = {2019}
}
备注
Accepted on knowledge_based engineering and innovation (KBEI 2019), 6 pages