Segmentation des vaisseaux de la séquence d'images d'angiographie coronarienne par rayons X

OBJECTIF : Pour faciliter l'analyse et le diagnostic de l'angiographie coronarienne par rayons X en chirurgie interventionnelle, il est nécessaire d'extraire les vaisseaux de l'angiographie coronarienne par rayons X. Cependant, les images des vaisseaux d'angiographie souffrent d'une faible qualité avec de grands artefacts, ce qui met au défi la technologie vasculaire existante. MÉTHODES : Dans cet article, nous proposons un cadre à vaisseaux pour détecter et segmenter les vaisseaux dans les données vasculaires angiographiques. Dans ce cadre, nous développons un nouveau modèle de décomposition matricielle avec des gradients épars dans la représentation tensorielle. Ensuite, la fonction d'énergie avec l'entrée du vaisseau hiérarchique est utilisée dans la détection et la segmentation des vaisseaux. RÉSULTATS : Grâce à des expériences menées sur des données angiographiques, nous avons démontré les bonnes performances de la méthode proposée pour éliminer la structure de fond. CONCLUSION : Nous avons évalué notre méthode pour la détection et la segmentation des vaisseaux dans différents contextes cliniques, y compris LAO/RAO avec angulation crânienne et caudale, et montré ses résultats compétitifs par rapport à huit méthodes à la pointe de la technologie en termes d'évaluation qualitative et quantitative approfondie. SIGNIFICATIVITÉ : Notre méthode peut éliminer un grand nombre d'artefacts de fond et obtenir une meilleure structure vasculaire, ce qui a contribué au diagnostic clinique des maladies coronariennes.