ivus-segmentation-icsm2018

IVUS图像分割-ICSM 2018 纪阳，林彤，Mehdi Faraji和Anup Basu合着。 艾伯塔大学计算机科学系多媒体研究中心。 介绍 该存储库包含论文“ IVUS-Net：血管内超声分割网络”（ ）中描述的原始模型和代码。 抽象的 血管内超声（IVUS）是最有效的影像学方法之一，可为专家提供帮助以诊断和治疗心血管疾病。 我们通过全卷积网络（FCN）解决了IVUS图像分析中的一个核心问题：自动描绘IVUS图像中的管腔和中膜-外膜边界，这对于缩短诊断过程或对更快，更准确地对动脉进行3D重建至关重要。 特别是，我们提出了一种称为IVUS-Net的FCN体系结构，然后进行后处理轮廓提取步骤，以便自动分割人体动脉的内部（管腔）和外部（中膜外膜）区域。 据我们所知，拟议的工作是第一种基于深度学习的方法，可在20MHz IVUS B模式图像中对管腔和介质血管壁进行分割，无需任何人工干