Abstract
IVUS is an intra-operative imaging modality that facilitates observing and appraising the vessel wall structure of the human coronary arteries. IVUS is regularly used to locate the atherosclerosis lesions in the coronary arteries. Auto-segmentation of the vessel structure is important to detect the disorder of coronary artery. In this paper, we propose a simple strategy to extract Intima/Adventitia area effectively using fuzzy binarization from intravascular images. The proposed method apply fuzzy binarization to find the adventitia but apply average binarization to locate the intima since they have different homogeneity of pixel intensity comparing with the environment. In this paper, we demonstrate an effective auto-segmentation method for detecting the interior/exterior of the vessel walls by differentiating the fuzzy binarization result and average binarization result from IVUS image. Important statistics such as Intima-Media Thickness (IMT) or volume of a target area can be easily computed from result.
혈관내 초음파(IVUS)는 인간 관상 동맥의 혈관 벽 구조를 관찰하고 평가하는데 적용되는 영상이다. IVUS는 정기적으로 관상 동맥에서 죽상 동맥 경화 병변을 찾는 데 적용된다. 혈관 구조의 자동 분할은 관상 동맥 장애를 감지하는데 중요하다. 따라서 본 논문에서는 혈관 내 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 효과적으로 내막/외막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 혈관을 탐색하기 위해 기본적으로 퍼지 이진화 기법을 적용하지만 픽셀 강도의 상이한 균질성을 갖는 경우에는 평균 이진화 기법을 적용한다. 우리는 퍼지 이진화 결과와 평균 이진화 결과를 IVUS 이미지와 차별화하여 혈관벽의 내부/ 외부를 감지하기에 효과적인 자동 분할 방법을 구현하였다. 제안된 방법의 구현 결과로부터 Intima-Media Thickness (IMT) 또는 대상 영역의 부피와 같은 중요한 통계를 쉽게 계산할 수 있도록 하였다.