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| Titre : | Segmentation d’images IVUS. | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Khoukha Ben Ali, Auteur ; Berkani Djouher, Auteur ; Kamal Hammouche, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI | | Année de publication : | 2015 | | Importance : | 41 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | IVUS Segmentation Atherosclerose. | | Résumé : | L'athérosclérose, l'accumulation de plaque sur les parois artérielles, est une des
maladies cardiovasculaires les plus répandues. L'échographie intravasculaires (IVUS) permet
d'observer des sections transversales des artères montrant la lumière, les parois et la plaque
qui peut s'y trouver.
Sachant qu'un examen IVUS résulte en plusieurs centaines d'images difficiles Ã
analyser, il est important de pouvoir établir des outils automatiques d'analyse IVUS.
Nous présentons donc une méthode de segmentation de l’image IVUS, cette méthode est
basée sur l’analyse statistique de la texture par la matrice de cooccurrence et l’algorithme kmeans.
L'application de cette méthode sur des images IVUS réelles a donné des résultats
encourageants. Les résultats obtenus montrent les régions cathéter et la paroi vasculaire sont
généralement bien détectés, tandis que la région "lumière" l'est moins.
L'ensemble de ce travail permet d'espérer un usage encore plus précis et efficace de
l'échographie intravasculaire.
Mots clés : IVUS, segmentation, athérosclérose.
Abstract
Atherosclerosis plaque accumulation on artery walls is one of the most common
cardiovascular diseases. The intravascular ultrasound (IVUS) facilitated the observation of
cross sections of arteries showing the light, the walls and the plaque that may be present.
Knowing that IVUS examination results in several hundred images difficult to analyze, it is
important to establish automated tools IVUS analysis. Therefore we present a method of
segmentation of the IVUS image, this method is based on statistical analysis of the texture by
the co-occurrence matrix and k-means algorithm. The application of this method on real
IVUS images has produced encouraging results. The results obtained show the catheter and
the vascular wall regions are generally well detected, while the region "light" is not. All of
this work offers hope evens more accurate and effective use of intravascular ultrasound. | | En ligne : | https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7318/BenAliKhoukha_BerkaniDj.pdf?sequ [...] | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=25496 |
Segmentation d’images IVUS. [theses et memoires] / Khoukha Ben Ali, Auteur ; Berkani Djouher, Auteur ; Kamal Hammouche, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2015 . - 41 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | IVUS Segmentation Atherosclerose. | | Résumé : | L'athérosclérose, l'accumulation de plaque sur les parois artérielles, est une des
maladies cardiovasculaires les plus répandues. L'échographie intravasculaires (IVUS) permet
d'observer des sections transversales des artères montrant la lumière, les parois et la plaque
qui peut s'y trouver.
Sachant qu'un examen IVUS résulte en plusieurs centaines d'images difficiles Ã
analyser, il est important de pouvoir établir des outils automatiques d'analyse IVUS.
Nous présentons donc une méthode de segmentation de l’image IVUS, cette méthode est
basée sur l’analyse statistique de la texture par la matrice de cooccurrence et l’algorithme kmeans.
L'application de cette méthode sur des images IVUS réelles a donné des résultats
encourageants. Les résultats obtenus montrent les régions cathéter et la paroi vasculaire sont
généralement bien détectés, tandis que la région "lumière" l'est moins.
L'ensemble de ce travail permet d'espérer un usage encore plus précis et efficace de
l'échographie intravasculaire.
Mots clés : IVUS, segmentation, athérosclérose.
Abstract
Atherosclerosis plaque accumulation on artery walls is one of the most common
cardiovascular diseases. The intravascular ultrasound (IVUS) facilitated the observation of
cross sections of arteries showing the light, the walls and the plaque that may be present.
Knowing that IVUS examination results in several hundred images difficult to analyze, it is
important to establish automated tools IVUS analysis. Therefore we present a method of
segmentation of the IVUS image, this method is based on statistical analysis of the texture by
the co-occurrence matrix and k-means algorithm. The application of this method on real
IVUS images has produced encouraging results. The results obtained show the catheter and
the vascular wall regions are generally well detected, while the region "light" is not. All of
this work offers hope evens more accurate and effective use of intravascular ultrasound. | | En ligne : | https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7318/BenAliKhoukha_BerkaniDj.pdf?sequ [...] | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=25496 |
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Segmentation d’images IVUS. (2015) 
