基于IVOCT的冠状动脉粥样硬化斑块分类算法研究

摘要

血管内光学相干断层成像技术(IVOCT)由于其超高的分辨率,可以清楚地显现血管动脉粥样硬化斑块的类型.本文旨在研究IVOCT图像的预处理方法以及基于灰度共生矩阵(GLCM)提取的纹理特征对斑块的分类效果.研究结果表明,预处理方法具有更高的鲁棒性.纹理方法对于斑块的总体分类精确度可以达到88.40％,各类别斑块的分类准确度为:纤维斑块93.09％,钙化斑块80.76％,脂质斑块90.73％.