شماره ركورد
21968
شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
21968
پديد آورنده
نيما تربتي
عنوان
انطباق تصاوير فراصوت داخل رگ به كمك تبديلات مكاني طيفي چند باند
مقطع تحصيلي
دكتري تخصصي
رشته تحصيلي
بيوالكتريك
تاريخ دفاع
1398/10/23
استاد راهنما
دكتر احمد آيت اللهي
دانشكده
برق
چكيده
سونوگرافي داخل رگ، يا همان IVUS، يك شيوه تصويربرداري بافت شناسي است كه امكان ارزيابي همزمان لومن، ديواره رگ و پلاك آترواسكلروزيس را فراهم مي¬كند. متاسفانه، به علت حركات نوساني قلب، مبدل تصويربرداري داراي حركتي پيچيده در طول فرآيند اخذ تصاوير است. اين حركت منجر به جابجايي¬هاي قابل توجه طولي و عرضي بين فريم¬هاي متوالي خواهد شد كه تقريب مكان دقيق ساختارهاي رگ و محاسبات حجمي را دشوار مي¬سازد. شناسايي و كاهش ميزان جابجايي¬هاي ناشي از حركت قلب در تصاوير IVUS يكي از شاخه¬هاي اصلي پردازش اين تصاوير مي¬باشد. به طور كلي، اين شاخه از پردازش تصاوير IVUS را مي¬توان به سه دسته تقسيم كرد: هم فاز كردن، انطباق صلب و انطباق نرم. در اين پايان نامه، با استفاده از تبديلات مكاني-طيفي چند باند، روش¬هايي براي شناسايي و تصحيح اعوجاج حركتي موجود در دنباله تصاوير سونوگرافي داخل رگ پيشهاد شده است. براي يافتن فاز حركتي قلب، از اطلاعات فاز ضرايب تبديل موجك دو درخت مختلط استفاده شد. براي دادگان واقعي دو معيار قدر مطلق خطا و ميانگين خطا مورد استفاده قرار گرفت و اختلاف روش پيشنهادي با نظر پزشك محاسبه شد كه براي هر دو مورد روش پيشنهادي كاركرد بهتري نسبت به ساير روش¬ها ارائه كرد. براي انطباق صلب تصاوير IVUS يك روش نزول گراديان پنجره گذاري شده معرفي شد كه با توجه به ويژگي هاي تصوير به يافتن جابجايي بين فريم¬ها مي¬پردازد. اين روش با بدست آوردن مقدار نرخ به رديف شدن (CAR) بيش از 2/0 و نسبت شباهت (SR) بيش از 24/0 كاركرد بهتري نسبت به ديگر روش¬ها از خود نشان داد. براي انطباق نرم تصاوير پزشكي، مدل تبديل ارائه شده بر پايه تبديل موجك دو درخت مختلط بر روي دادگان CUMC12 معرفي شد. روش پيشنهادي با ميانگين كلي همپوشاني33/52 درصد توانست عملكرد بالاتري از روش¬هاي IRTK، SyN و SPM-DARTEL نشان دهد. همچنين براي انطباق نرم تصاوير IVUS روشي بر اساس تبديل كرولت معرفي شد كه توانست به ميانگين خطاي هاسدورف 79/0 دست يابد.
تاريخ ورود اطلاعات
1399/03/18
عنوان به انگليسي
Registration of IVUS Sequences Using Multi-Sub-band Spatio-Spectral Transforms
تاريخ بهره برداري
1/13/2020 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
نيما تربتي
چكيده به لاتين
Intravascular ultrasound (IVUS) is a medical imaging tool used for determining the degree of stenosis of the artery vessel and the atherosclerotic plaque assessment. In the longitudinal view of the acquiesced image sequence, the site of the diseased segment and its length can be estimated and precise information is provided about the plaque structure by the short axis view. Because of cardiac dynamics, imaging catheter has a complex motion during a pullback in the coronary artery. Thus, the considerable displacement between adjacent frames is resulted, leading to global and local misalignments of vessel structures in longitudinal views. Detecting these motion artifacts in IVUS image sequences is one the main fields for IVUS image processing. This field can be divided into three main branches including, heart motion phase detection, rigid registration and non-rigid registration. The first group detects IVUS frames with the same heart phase. The second group proposes methods to detect the rigid motion between IVUS frames. The third group includes non-rigid registration methods and their applications. In this thesis, we used the multi-subband spatio-spectral transforms to detect and compensate the motion artifacts in IVUS sequences. In order to detect the heart motion phase, we used the phase information of the dual-tree complex wavelet transform. We analyzed this method using both synthetic and real datasets and compared it with a gold standard dataset. In all cases the proposed method resulted in better performance compared to the other studied methods. In case of rigid registration of IVUS sequences, we proposed a new windowed gradient descent method. The proposed method could achieve CAR values higher than 0.2 and SR values higher than 0.25 and outperformed other methods. In case of the non-rigid registration methods, we proposed a new model based on dual-tree complex wavelet transform. The proposed method is tested on the CUMC12 public MRI dataset and provided mean of TO value higher than 0.5233 and outperformed well-known IRTK, SyN and SPM-DARTELL methods. We also used the Curvelet transform to propose a new method for non-rigid registration of IVUS sequences which could achieve a Hausdorff error lower than 0.79.