Titre : "Segmentation automatique de la lumière des artères dans une séquence d’images intra vasculaires à l’ultrason (IVUS)"
Par Ionut Alexandrescu

Résumé :

Les images intra vasculaires à l’ultrason (IVUS) ont révolutionné l’approche des médecins envers la détection et le traitement de la sténose. La sténose étant le rétrécissement des artères dû à un dépôt de cholestérol, les images IVUS apportent une information complète concernant les différentes couches de l’artère qui devient, ainsi, visible. Ce projet présente une méthode automatique qui segmente la lumière (l'espace central où circule le sang) des artères dans les images IVUS. L’algorithme transforme d'abord la séquence IVUS en coordonnées polaires tout en retirant les artefacts. Par la suite, à partir des matrices de co-occurrence en 3D, un vecteur caractéristique est créé. Une réduction du nombre de caractéristiques à traiter est effectuée en utilisant l’analyse par composantes principales (ACP). La prochaine étape consiste à classifier les caractéristiques en utilisant un classificateur hybride k-moyen. Finalement, en utilisant plusieurs filtres morphologiques, un post-traitement est appliqué aux résultats de la classification pour trouver la frontière entre le sang et la paroi interne du vaisseau.