基于词袋描述符的左心室心内膜表面形态学分析
计算机视觉与模式识别
2013-02-14 v1
摘要
传统成像技术的局限性迄今为止阻碍了对左心室 (LV) 心内膜表面复杂形态及其与冠状动脉疾病 (CAD) 严重程度关系的彻底和形式化研究。高分辨率多排探测器计算机断层扫描 (MDCT) 扫描仪技术的最新发展，使得在单次心跳中即可对 LV 心内膜表面形态进行成像。通过分析来自 320-MDCT 扫描仪的高分辨率计算机断层扫描 (CT) 图像，可以研究主要冠状动脉的直径狭窄百分比 (DS) 与受冠状动脉狭窄影响的心脏节段定位之间的关系。本文提出并实现了一种新颖的分析方法，该方法结合了刚性变换不变形状描述符和更广义的等距不变词袋 (BoF) 描述符。结果表明，所提出的方法能够成功识别、定位和量化 CAD 的发生率和范围，因此被认为具有潜在的显著临床影响。具体而言，本文形式化地量化了通过主要冠状动脉的百分 DS 测量确定的 CAD 发生率和范围与心内膜表面形态改变之间的关联。在严格的留一法基础上执行的多变量回归测试显示，在冠状动脉狭窄发生率局部化的心脏节段内，相关系数呈现出独特的模式。
引用
@article{arxiv.1302.3155,
title = {Morphological Analusis Of The Left Ventricular Eendocardial Surface Using A Bag-Of-Features Descriptor},
author = {Anirban Mukhopadhyay and Zhen Qian and Suchendra M. Bhandarkar and Tianming Liu and Sarah Rinehart and Szilard Voros},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.3155},
year = {2013}
}
备注
Submitted to Medical Image Analysis