Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Automatic estimation of the intima-media thickness of the common carotid artery — Automatyczna estymacja grubości błony wewnętrznej i środkowej tętnicy szyjnej / Paweł TURCZA, Tomasz P. ZIELIŃSKI, Aimé Lay-Ekuakille // Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania (Warszawa) ; ISSN 0033-2089. — Tytuł poprz.: Przegląd Elektroniki. — 2010 — R. 51 nr 3, s. 109–113. — Bibliogr. s. 113, Streszcz., Summ.
Autorzy (3)
- AGHZieliński Tomasz
- AGHTurcza Paweł
- Lay-Ekuakille Aimé
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 51904 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2010-05-20 |
| Rok publikacji | 2010 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Elektronika : Konstrukcje, Technologie, Zastosowania |
Streszczenie
W artykule zaproponowano efektywną metodę do automatycznej estymacji położenia brzegów błony wewnętrznej i środkowej tętnicy szyjnej, bazującą na analizie obrazu USG. Odległość pomiędzy brzegami tych błon nosi nazwę grubości intima - media i jest wykorzystywana do prognozowania ryzyka sercowo - naczyniowego (zawałów, udarów). W chwili obecnej grubość intima - media jest mierzona drogą ręcznego podziału na części obrazu USG tętnicy szyjnej przez lekarza. Automatyczna estymacja tej grubości uwolni lekarza od tego czasochłonnego zajęcia i zapewni większą powtarzalność pomiaru. Algorytm obliczeniowy zaproponowany w artykule wykorzystuje nieliniową filtrację dyfuzyjną do skutecznego odszumiania obrazu USG oraz iteracyjną segmentację obrazu za pomocą zmodyfikowanej metody aktywnych konturów, wykorzystującej odpowiednio dobraną funkcję energii.
Abstract
In this paper we propose efficient method for automatic estimation of intima and media boundary of common carotid artery (CCA) based on USG image analysis. The distance between intima and media is called intima-media thickness (IMT) and is used to predict cardiovascular events like myocardial infarction and stroke. At present, it is measured by manual segmentation of USG image by physician. Automatic estimation of IMT by freeing physician from this tedious work should speed the process and assure higher reproducibility. The proposed algorithm involves USG image denoising by nonlinear diffusion filtering and iterative image segmentation by modified active contour method with suitable energy function.
