-
شماره ركورد
30372
-
پديد آورنده
اميرسالار نطاق
-
عنوان
مرزبندي خودكار عروق در تصاوير اولتراسوند داخل عروقي با كمك تلفيق شبكه هاي عصبي عميق
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي پزشكي(بيوالكتريك)
-
سال تحصيل
1399
-
تاريخ دفاع
1402/08/06
-
استاد راهنما
احمد آيت اللهي
-
دانشكده
برق
-
چكيده
امروزه با صنعتي شدن جوامع توسعه يافته و تغيير عادات زندگي بشر و اضافه شدن رفتارهاي متعدد پرخطر براي سلامتي انسان، گرفتگي عروق و در پي آن بيماري هاي قلبي و مغزي به يكي از چالش برانگيزترين دغدغه هاي مربوط به سلامت جامعه بدل شده است، تا حدي كه انسداد شرايين قلب و تنگ شدن عروق كرونري را مي¬توان يكي از اصلي ترين و شايعترين عوامل مرگ و مير در دنيا به شمار آورد.شيوه هاي تشخيصي به دو دسته روشهاي تهاجمي و غير تهاجمي تقسيم مي¬شوند. روشهاي تشخيصي غير تهاجمي به دليل عدم اسيب رساني به بيمار از محبوبيت بيشتري برخوردار هستند. روشهاي مختلف تصوير برداري يكي از شناخته شده ترين روش¬هاي غيرتهاجمي هستند. در نتيجه روش-هاي تصوير برداري مختلفي جهت تشخيص و درمان اين بيماري به كار گرفته شده است. آنژيوگرافي يك روش مرسوم تصوير برداري است كه مجراي داخلي رگ را نمايش مي دهد اما قادر به نمايش شكل پلاك، اجزاي پلاك و گنجايش پلاك نيست. روش اولتراسوند درون رگي (IVUS )روش شناخته شده و كارآمدي از تصوير برداري است . در اين روش با ارسال امواج صوتي با فركانس MHz 40-20 از طريق كاتتر به لايه هاي داخلي رگ و برگشت امواج از همين لايه ها، تصوير هاي پيوسته اي ايجاد مي شود كه نه تنها اطلاعات مفيدي راجع به ديواره هاي داخلي و خارجي رگ در اختيار قرار مي دهد، بلكه اطلاعاتي راجع به شكل، سايز و نوع پلاك مسدودكننده رگ را نيز در اختيار قرار مي دهد . اين روش تصوير برداري براي تشخيص بيماري و انتخاب روش درمان بسيار مناسب است. استفاده از شبكه هاي عصبي عميق در اغلب فرايندهاي پردازش تصويري با نتايج خوبي همراه بوده است و در اغلب پژوهش هاي حوزه هاي مختلف مرتبط با بينايي ماشين با بهترين نتايج همراه بوده است. در اين پايان نامه روشي نوين براي مرزبندي خودكار عروق در تصاوير اولتراسوند داخل عروقي با كمك تلفيق شبكه هاي عصبي عميق پيشنهاد شده است. روش پيشنهادي در اين پايان نامه براي ارزيابي بيشتر روي دو مجموعه داده مورد ارزيابي قرار گرفته است نخست پايگاه داده اولتراسوند درون رگي بوستون كه يكي از شناخته شده ترين پايگاه داده ها در اين حوزه مي باشد و مربوط به دانشگاه بوستون است و دوم پايگاه داده وولكينو كه درنهايت دستيابي به ميانگين صحت 5/93 % براي MA و 2/92 % براي لومن روي پايگاه داده اولتراسوند درون رگي بوستون و ميانگين صحت 3/94 % براي MA و 3/95 % براي لومن روي پايگاه داده وولكينو گواهي بر عملكرد خوب روش پيشنهادي مي باشد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1402/10/30
-
عنوان به انگليسي
Automatic demarcation of vessels in intravascular ultrasound images with the help of deep neural network integration
-
تاريخ بهره برداري
1/1/1900 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
اميرسالار نطاق
-
چكيده به لاتين
today, with the industrialization of the developed communities changing the habits of human life and adding various high-risk behaviors to human health, congestion of arteries, and subsequently, heart and heart disease has become one of the most challenging issues related to the health of the society, to the extent that the blockage of the heart and constriction of coronary arteries is one of the most common and common causes of mortality worldwide. diagnostic methods are divided into two categories: aggressive and non-invasive. Non-invasive diagnostic methods are more popular because they are not vulnerable to the patient. different imaging techniques are one of the most common non-invasive methods. therefore, various imaging techniques have been used to diagnose and treat the disease. angiography is a common imaging technique that presents the medical duct of the vessel but is unable to show plaque shape, plaque components, and plaque contents. The intravascular ultrasound is a well-known and effective method of imaging. in this method by sending sound waves at a 20-40 Mhz frequency of through the catheter to the lining of the veins and back of the waves from these layers, a continuous image can be created which not only provides useful information about the internal and external walls of the vessel but also provides the shape, size, and type of the blocker. this method is suitable for diagnosis and selection of treatment methods. using deep neural networks in most image processing processes has been associated with good results and in most of the studies in various fields related to machine vision the best results. in this thesis, a novel method for automatic segmentation of IVUS cells in IVUS images has been proposed using deep neural networks. The proposed method in this thesis has been evaluated on two data sets for further evaluation, first, the intra-array ultrasound database of Boston, which is one of the most well-known databases in this field and belongs to Boston University, and the second is the Valcano database. Finally, achieving an average accuracy of 93.5% for MA and92.2% for Lumen on the Boston intravascular ultrasound database, and an average accuracy of 94.3% for MA and 95.3% for Lumen on the Volcano database is a testimony of good performance. It is a recommended method.
-
كليدواژه هاي فارسي
تنگ شدن عروق كرونري , اولتراسوند درون عروقي , شبكه عصبي عميق , مرزبندي خودكار عروق.
-
كليدواژه هاي لاتين
Coronary artery narrowing , intravascular ultrasound , deep neural network , Automatic demarcation of vessels
-
Author
Amirsalar Nattagh
-
SuperVisor
Dr.Ahmad Ayattolahi
-
لينک به اين مدرک :