Robust Implementation of Foreground Extraction and Vessel Segmentation for X-ray Coronary Angiography Image Sequence

要約

X線冠動脈造影(XCA)画像シーケンスからの造影剤で満たされた血管の抽出は,直観的な診断と治療のために重要な臨床的意義を持っている。
この研究では、XCA 画像シーケンス O を 3 次元テンソル入力と見なし、血管レイヤー H をスパース テンソル、背景レイヤー B を低ランク テンソルと見なします。
テンソル核ノルム(TNN)最小化を用いて,テンソルロバスト主成分分析(TRPCA)に基づく血管層抽出のための新しい方法を提案した。
さらに、血管の不規則な動きと周囲の無関係な組織の動的干渉を考慮して、動的背景 E を分離するために、総変動 (TV) 正則化時空間制約が導入されます。
-stage region growth(TSRG)法は、血管の強調とセグメンテーションに利用されます。
メイン ブランチを取得するための前処理としてグローバルしきい値セグメンテーションが使用され、壊れたマイナー セグメントを強化および接続するためにラドン様特徴 (RLF) フィルターが使用され、最終的な血管マスクは 2 つの中間結果を組み合わせることによって構築されます。
前景抽出のためのTV-TRPCAアルゴリズムの可視性と、実際の臨床XCA画像シーケンスとサードパーティデータベースでの血管セグメンテーションのためのTSRGアルゴリズムの精度を評価しました。
定性的および定量的な結果の両方が、既存の最先端のアプローチに対する提案された方法の優位性を検証します。

要約(オリジナル)

The extraction of contrast-filled vessels from X-ray coronary angiography(XCA) image sequence has important clinical significance for intuitively diagnosis and therapy. In this study, XCA image sequence O is regarded as a three-dimensional tensor input, vessel layer H is a sparse tensor, and background layer B is a low-rank tensor. Using tensor nuclear norm(TNN) minimization, a novel method for vessel layer extraction based on tensor robust principal component analysis(TRPCA) is proposed. Furthermore, considering the irregular movement of vessels and the dynamic interference of surrounding irrelevant tissues, the total variation(TV) regularized spatial-temporal constraint is introduced to separate the dynamic background E. Subsequently, for the vessel images with uneven contrast distribution, a two-stage region growth(TSRG) method is utilized for vessel enhancement and segmentation. A global threshold segmentation is used as the pre-processing to obtain the main branch, and the Radon-Like features(RLF) filter is used to enhance and connect broken minor segments, the final vessel mask is constructed by combining the two intermediate results. We evaluated the visibility of TV-TRPCA algorithm for foreground extraction and the accuracy of TSRG algorithm for vessel segmentation on real clinical XCA image sequences and third-party database. Both qualitative and quantitative results verify the superiority of the proposed methods over the existing state-of-the-art approaches.

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