Zastosowanie analizy tekstury obrazu do oceny dynamiki prawidłowego przepływu wieńcowego w badaniu koronarograficznym

• Autorzy: Syrycki M. , Mazurek W.

Warianty tytułu

EN

The estimation of the normal coronary blood flow dynamics on the basis of coronarograms texture analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono wstępne rezultaty przeprowadzonej próby oszacowania prawidłowego przepływu wieńcowego w oparciu o cyfrową analizę sekwencji standardowych obrazów koronarograficznych naczyń wieńcowych o różnej średnicy. Zastosowano rozszerzony pakiet analizy tekstury w postaci programu MaZdaŽ. Dokonano wyboru najważniejszych parametrów tekstury przydatnych do realizacji założonego zadania. Uzyskano wyniki wskazujące na dużą czułość opracowywanej metody.

EN

The paper presents preliminary results of the normal coronary blood flow estimation by means of texture analysis of the standard coronarography scans. The coronary vessels with the various size were examined. The software MaZdaŽ for texture analysis was used. The most significant parameters of the texture, useful for coronary blood flow estimation, were determined and analyzed. The results of performed analysis indicate the high sensitivity of this method.

Słowa kluczowe

PL

koronarografia; przepływ wieńcowy; analiza tekstury

EN

coronarography; texture analysis

• Wydawca: Jacek Doskocz
• Czasopismo: Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 14, nr 3
• Strony: 242--244
• Opis fizyczny: bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Syrycki M.

autor

Mazurek W.

• Katedra i Zakład Anatomii Prawidłowej, Akademia Medyczna we Wrocławiu, ul. Chałubińskiego 6a, 50-368 Wrocław, tel. [phone],

Bibliografia

• 1. H. Goszczyńska: Komputerowa analiza obrazów koronarograficznych pod kątem pomiaru przepływu krwi w naczyniach wieńcowych, [w]: Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna, 2000, pod red. M. Nałęcza, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa 2003.
• 2. A. Ziosi, P. Sangiorgio: Experiences with coronarography using digital techniques, Radiol. Med. (Torino), vol. 78, 1989, s. 478-484.
• 3. T. Olaja, M. Pietikainen: A comparative study of texture measures with classification based on feature distribution. Pattern Recognition, vol. 29, 1996, s. 51-59.
• 4. J. Strand, T. Taxt: Local frequency features for texture classification. Pattern Recognition, vol. 27, 1994, s. 1397-1406.
• 5. R. M. Haralick, K. Shanmugam, I. Dinstein: Texture parameters for image classification, IEEE Trans SMC, vol. 3, 1973, s. 610-621.
• 6. Y.M. Zhu, R. Goutte: Analysis and comparison of space I spatial frequency and multiscale methods for texture segmentation. Optical Engineering, vol. 34, 1995, s. 269-282.
• 7. M. Lievre, G. Finet: Validation of a quantitative coronarography analysis system for the evaluation of restenosis after angioplasty and arteriosclerosis plaque modification, Int J Card Imaging, vol. 13, 1997, s. 15-22.