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딥러닝 모델을 이용한 휴대용 무선 초음파 영상에서의 경동맥 내중막 두께 자동 분할 알고리즘 개발
Development of Automatic Segmentation Algorithm of Intima-media Thickness of Carotid Artery in Portable Ultrasound Image Based on Deep Learning 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.42 no.3, 2021년, pp.100 - 106  

최자영 (가천대학교 보건과학대학 의용생체공학과) ,  김영재 (가천대학교 의과대학 의공학교실) ,  유경민 (가천대학교 심혈관 연구소) ,  장영우 (가천대학교 심혈관 연구소) ,  정욱진 (가천대학교 심혈관 연구소) ,  김광기 (가천대학교 보건과학대학 의용생체공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Measuring Intima-media thickness (IMT) with ultrasound images can help early detection of coronary artery disease. As a result, numerous machine learning studies have been conducted to measure IMT. However, most of these studies require several steps of pre-treatment to extract the boundary, and som...

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참고문헌 (23)

  1. Honda O, Sugiyama S, Kugiyama K, Hironobu F, Shinichi N, Shunichi K. Echolucent carotid plaques predict future coronary events in patients with coronary artery disease. Journal of the American College of Cardiology. 2004;43(7):1177-1184. 

  2. Kwon T, Kim K, Yoon H, Hyun D, Bae J. Measurement of Carotid Intima-Media Thickness in ultrasound images by means of an automatic segmentation process based on machine learning. The Korean Society of Circulation. 2007;37:103-107. 

  3. Liang Q, Wendelhag I, Wikstrand J, Gustavsson TA multiscale dynamic programming procedure for boundary detection in ultrasonic artery images. IEEE Transactions Medical Imaging. 2000;19:127-142. 

  4. Kim JS, Seok HY, Kim BJ. The significance of muscle echo intensity on ultrasound for focal neuropathy: The median- to ulnar-innervated muscle echo intensity ratio in carpal tunnel syndrome. Journal of Clinical Neurophysiology. 2016;127:880-885. 

  5. Litjens G, Kooi T, Bejnordi B.E, Setio A.A.A, Ciompi F, Ghafoorian M. A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis,2017;42:60-88. 

  6. Ravi D, Wong C, Deligianni F, Berthelot M, Perez J.A, Lo B.P.L. Deep Learning for Health Informatics. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2017;21(1):4-21. 

  7. Li Q, Zhang W, Guan X, Bai Y, Jia J. An improved approach for accurate and efficient measurement of common carotid artery intima-media thickness in ultrasound images. Journal of Biomedical Research International. 2014;2014. 

  8. Loizou CP, Pattichis CS, Nicolaides AN, Pantziaris M. Manual and automated media and intima thickness measurements of the common carotid artery. IEEE Transactions Medical Imaging. 2009;56(5). 

  9. Li H, Zhang S, Ma R, Chen H, Xi S, Zhang J, Fang J. Ultrasound intima-media thickness measurement of the carotid artery using ant colony optimization combined with a curvelet-based orientation-selective filter. Medical Physics. 2016;43(4):1795-1807. 

  10. Sudha S, Jayanthi K.B, Rajasekaran C, Madian N, Sunder T. Convolutional Neural Network for Segmentation and Measurement of Intima Media Thickness. Journal of Medical Systems. 2018;42(154). 

  11. Liang Q, Wendelhag I, Wikstrand J, Gustavsson T. A multiscale dynamic programming procedure for boundary detection in ultrasonic artery images. IEEE Transactions Medical Imaging. 2000;19(2):127-142. 

  12. Lee SM, Park CM. Application of Artificial Intelligence in Lung Cancer Screening. J Korean Soc Radiol. 2019;80(5);872-879. 

  13. Hyun DW, Bae JH, Kim KY, Hwang IK. Measurement of the Carotid Intima, Media and Intima-Media Thickness with Ultrasound and New Software. The Korean Society of Circulation. 2005;35(8):625-632. 

  14. Coppola G, Natale F, Torino A, Capasso R, D'Aniello A, Pironti E, Santoro E, Calabro R, Verrotti A. The impact of the ketogenic diet on arterial morphology and endothelial function in children and young adults with epilepsy: A case-control study. Seizure. 2014;23(4):260-265. 

  15. Kim DJ. Image contrast enhancement using K-means algorithm. Master's Thesis of Korea Maritime University of Technology. 2008. 

  16. Kang HW, Hwang BH, Yun JH, Cho TK, Choi MR. An Adaptive Contrast Enhancement Method by Histogram Compensation. Journal of the Korean Society of Industry-Academic Technology. 2010;11(3):958-964. 

  17. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 2015;9351:234-241. 

  18. Schlemper J, Oktay O, Schaap M, Heinrich M, Kainz B, Glocker B. Attention gated networks: Learning to leverage salient regions in medical images. Medical Image Analysis. 2019;53:197-207. 

  19. Oktay O, Schlemper J, Folgoc L.L, Lee M, Heinrich M, Misawa K. Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas. ArXiv. 2018. 

  20. Weiss K, Khoshgoftaar T.M, and Wang D.A Survey on Transfer Learning. Journal of Big Data. 2014;3(9):1-40. 

  21. He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016;770-778. 

  22. Yang HS, Lee KJ, Ahn J, Oh MS, Lee YH, Hong ES, Ryu JC. Carotid Ultrasound: Imaging and Interpretation for Clinicians. Clinical Ultrasound. 2018;3:1-7. 

  23. Lee SJ, Yu SW, Hong JM, Ahn SH, Jeong SK, Lee JY. Extracranial Carotid Duplex Ultrasonography. Part I - Basic Principles and Standard Examination for Carotid and Vertebral Arteries, and Jugular Veins. Journal of the Neurosonol Neuroimag. 2018;10(2):47-60. 

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