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研究生:林毓文
研究生(外文):Lin, Yuh-Wen
論文名稱:血管內超音波影像之邊界偵測及內層增生組織特性評估
論文名稱(外文):Boundary Detection and TissueCharacterization on IntravascularUltrasound(IVUS) Image
指導教授:陳天送, 謝凱生
指導教授(外文):Tainsong Chen, K.C.Shiech
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:醫學工程研究所
學門:工程學門
學類:綜合工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:63
中文關鍵詞:動脈硬化症粥狀動脈硬化症
外文關鍵詞:arteriosclerosisAtherosclerosis
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近十年來由動脈硬化所引起的心血管疾病在國內十大死因前五名中就佔了
兩位﹐儼然已成為現代人的主要殺手之一﹐而粥狀動脈硬化是目前最常見
的動脈硬化症。粥狀動脈硬化症的特徵為血管內層表面會因脂肪﹑膽固醇
等物質的沉積而衍生出堆積組織層﹐在過去臨床診斷上有X光血管攝影術
及光纖血管內視鏡﹐不過這兩種方法都不能得到血管組織層的影像﹐無法
做更進一步的診斷﹐因此有必要再發展一更精確的診斷方式。以血管內超
音波(IVUS)對血管診斷能提供血管管腔及各層管壁的截面影像﹐是目前在
血管診斷中的一項新技術。欲分析IVUS影像必須先對影像中的邊界進行搜
尋。手動方式進行血管各層邊界的描繪常會花費許多時間﹐且組織特性的
判定為觀察者主觀的認定﹐並不十分客觀。因此本研究目的之一即在於發
展一能取代手動描繪的邊界搜尋方法﹐期望能更快速且客觀的搜尋出IVUS
影像中的邊界﹐給予血管幾何結構上一定量的描述﹐並計算血管內膜堆積
層的回散射能量分佈﹐做為組織特性評估的參考指標。不過超音波影像中
全自動的邊界搜尋法常因影像品質的不佳而有相當程度的困難本研究共分
析了15位患有粥狀動脈硬化症病人的冠狀動脈IVUS影像﹐其結果以電腦搜
尋所得的各項評估參數﹐與手動邊界描繪所得的結果相關性達0.93以上﹐
顯示了本研究所發展的搜尋法具有相當高的可行性﹐確實可取代手動邊界
的描繪方法。同時在內膜堆積層能量分佈的計算結果方面﹐得到了堆積物
硬化的位置及鈣化程度的差異﹐可對硬化組織的特性給予一評估指標﹐提
供醫生在診斷上更多的參考

Among the top five of the ten major causes of death in the last
decade in Taiwan, there are two vascular diseases caused by
arteriosclerosis. Thus, arteriosclerosis has become a major
killer in recently. Atherosclerosis is one of the
arteriosclerosis. Its feature is the tissue accumulation in
vessel intima caused by deposited fat and cholesterol. In
clinics, angiogram and fiberoptic angioscope were applied to
diagnose the disease in the past, but both could not get the
vessel wall image. Therefore, it is neIntravascular ultrasound,
a newly developed technique, provides tomographic and cross-
sectional images of the vessel lumen and the vessel wall.
Boundary detection is crucial for tissue characterization in
IVUS images. The vessel contour can obtain by manually tracing
the image. However, it usually takes a lot of time, and the
interpreted tissue characterization is subjective of the image
observer. Thus, the first object of this study is to develop a
fast and subjective boundary search method and replace
theFifteen atherosclerotic patients* IVUS images were analyzed
in this study. The result of semi-automatic boundary detection
agree with those of maneal operator by the experienced operator(
r 0.93). This demonstrates the feasibility of the semi-automated
boundary detection in IVUS images. In addition, the energy
distribution on increased intimal thickness can be used to
locate the plaque on vessel wall and determine the progress of
calcified gravity of plaque. It might provide a valuable
diagnosis reference fo

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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