Segmentation and detection on Intravascular Ultrasound Image for Arteriosclerosis Disease

Abstract

The thesis presents the technique of image processing algorithm to analysis the representative of intravascular ultrasound image (IVUS) which are incomplete images from the obstructed shadow or disturbed noise while process the operation concentrated on the Atherosclerosis disease in case of decision-making for the expertise in the diagnosis procedure. The proposed method consists of four main steps. At first, determine the image preprocessing for simplification. Second, analyze the objective shadow both deflective and model. The algorithm based on circular analysis to estimate and segment the inner Lumen and Media-Adventitia boundary, then use the diffusion technique to recover the corrupted IVUS image area from them. Next, examine the region of ​​interest and identify area of specific image. The final stage, analyze the accuracy of the segmented images with ground truth. Evaluation method of the accuracy indicators performed in the thesis are calculated into percentage as follows; Jaccard Index: 61.22% and 54.79%, Hausdorff Distance: 89.48% and 90.04%, Percentage area distance: 88.43% and 86.63%, Area Overlap Error: 95.21% and 94.29% (This order represents comparison results of lumen and media-adventitia boundary respectively).

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอขั้นตอนวิธีและเทคนิคทางด้านการประมวลผลภาพทางด้านคอมพิวเตอร์ ที่สามารถใช้ในการแยกส่วนภาพถ่ายคลื่นเสียงความถี่สูงหรือภาพถ่ายอัลตร้าซาวด์ภายในหลอดเลือด ที่ภาพมีลักษณะไม่สมบูรณ์เกิดการบกวนจากเงาขึ้นขณะถ่ายภาพ กับผู้ป่วยภาวะของโรคหลอดเลือดที่มีการหนาตัวของผนังหลอดเลือดได้อย่างอัตโนมัติ เพื่อช่วยสนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์ในขั้นตอนการวินิจฉัยโรค ขั้นตอนวิธีที่นำเสนอประกอบด้วยกัน 4 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ 1 ขั้นตอนการปรับปรุงภาพเพื่อให้ง่ายต่อการประมวลผล 2 ขั้นตอนทำการวิเคราะห์ลักษณะผลกระทบของเงา รูปแบบเงาที่พบภายในภาพ ขั้นตอนวิธีที่ใช้ประกอบด้วยแนวคิดที่อยู่บนพื้นฐานการวิเคราะห์ความเป็นวงกลมเพื่อประมาณขอบเขตเบื้องต้นและทำการจำแนกบริเวณพื้นที่ๆ บริเวณส่วนขอบผนังหลอดเลือดด้านในออกจากภาพก่อน จากนั้นใช้เทคนิคการการกระจายเพื่อซ่อมแซมส่วนเสียหายหรือเกิดผลกระทบจากเงาที่พบภายในภาพ 3 ขั้นตอนหาพื้นที่สนใจภายในภาพและจำแนกส่วนบริเวณดังกล่าวออกจากภาพ 4 ขั้นตอนทำการวิเคราะห์สัดส่วนที่ได้ทำการแยกส่วน คือบริเวณขอบทางเดินเลือดและขอบผนังหลอดเลือด ซึ่งจากผลลัพธ์จากการดำเนินงานประสิทธิภาพในการแยกส่วนของบริเวณทั้งสองถูกประเมินด้วยการเปรียบเทียบกับผลจากผู้เชียวชาญเมื่อคำนวณหาร้อยละความถูกต้องได้ผลลัพธ์ดังนี้ การประเมินประกอบด้วย 4 วิธีการ (ค่าแรกคือผลบริเวณขอบทางเดินเลือดและค่าถัดมาคือค่าขอบผนังหลอดเลือด) 1 วิธีการแจ็กกาดร์อินเด็กซ์ 61.22% และ 54.79%, วิธีการเฮาซ์ดรอฟดิสเทนซ์ 89.48% และ 90.04%, วิธีการเปอร์เซนเทจแอเรียดิสเทนซ์ 88.43% และ 86.63%, 95.21 % และ 94.29% วิธีการเอเรียโอเวอร์แลปเออเร่อร์ ตามลำดับ