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Automatic segmentation of optical coherence tomography pullbacks of coronary arteries treated with bioresorbable vascular scaffolds: Application to hemodynamics modeling

机译:用生物可吸收血管支架治疗的冠状动脉光学相干断层扫描图像自动分割:在血流动力学建模中的应用

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摘要

Background / ObjectivesAutomatic algorithms for stent struts segmentation in optical coherence tomography (OCT) images of coronary arteries have been developed over the years, particularly with application on metallic stents. The aim of this study is three-fold: (1) to develop and to validate a segmentation algorithm for the detection of both lumen contours and polymeric bioresorbable scaffold struts from 8-bit OCT images, (2) to develop a method for automatic OCT pullback quality assessment, and (3) to demonstrate the applicability of the segmentation algorithm for the creation of patient-specific stented coronary artery for local hemodynamics analysis.
机译:背景/目的多年来,已经开发出了用于冠状动脉光学相干断层扫描(OCT)图像中支架支杆分割的自动算法,尤其是在金属支架上的应用。这项研究的目的包括三个方面:(1)开发并验证用于从8位OCT图像中检测管腔轮廓和可生物吸收的聚合物支撑支架的分割算法,(2)开发一种自动OCT方法撤回质量评估,以及(3)证明分割算法在创建特定于患者的带支架的冠状动脉进行局部血流动力学分析的适用性。

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