Segmentation of plaques in sequences of ultrasonic B-mode images of carotid arteries based on motion estimation and Nakagami distributions
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this work was to perform a segmentation of atherosclerotic plaques in view of evaluating its burden and to provide boundaries for computing properties such as the plaque elasticity distribution (elastogram). The echogenicity of a region of interest comprising the plaque, the lumen, and the adventitia in an ultrasonic B-mode image was modeled by a mixture of three Nakagami distributions. To each of these three tissues corresponds a specific weighted sum of these three distributions, which yields the likelihood of a Bayesian model. The prior of that model includes a geometrical smoothness constraint, as well as an original spatio-temporal cohesion constraint, based on the estimation of the motion field of the plaque in the video sequence. The Maximum A Posteriori (MAP) of the proposed model was computed with a variant of the Exploration/Selection (ES) algorithm. The starting point is a manual segmentation of the first frame. The main contribution of this paper is the estimation of the motion field and its integration into the prior of the Bayesian model. The proposed method was quantitatively compared with manual segmentations of all frames by an expert technician. Various measures were used for this evaluation, including the sensitivity and specificity of the receiver operating characteristic (ROC) analysis, and the error of area of the plaque. Results were evaluated on 21 sequences of 18 symptomatic patients (for a total of 2078 images). We report a sensitivity of 87.7 ± 5.9%, a specificity of 94.6 ± 3.2%, a kappa index of 88.1 ± 4.7%, an error of the plaque area of -0.79 ± 8.0%, and an absolute error of the plaque area of 6.61 ± 4.8%, which compare favorably with previous studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».