基于IVOCT的動(dòng)脈粥樣硬化斑塊識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

動(dòng)脈粥樣硬化引起的易損斑塊破裂已經(jīng)嚴(yán)重危害到人類的健康，而血管內(nèi)光學(xué)相干斷層成像（IVOCT）憑借其高分辨率已經(jīng)成為識(shí)別冠脈易損斑塊的主要工具，但圖像判讀費(fèi)時(shí)費(fèi)力，通常還依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)。

目前已有基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)的研究實(shí)現(xiàn)了對單幀圖像的分類，但這些信息不足以輔助醫(yī)生確定治療方案，仍然需要醫(yī)生二次判讀。

北京理工大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)的韓澤君團(tuán)隊(duì)基于Faster R-CNN（R-CNN，區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），提出了一種用于IVOCT圖像內(nèi)易損斑塊識(shí)別的端到端評(píng)估算法，該算法除了能夠準(zhǔn)確定位易損斑塊外，還可以提示斑塊的高危風(fēng)險(xiǎn)因素并量化評(píng)估斑塊破裂風(fēng)險(xiǎn)，為臨床醫(yī)生提供診斷建議并輔助其制定治療方案。

研究背景

急性冠脈綜合征（ACS）是極具危險(xiǎn)性的心血管疾病，其致死率和致殘率頗高。近70%的ACS是由冠狀動(dòng)脈粥樣硬化引發(fā)的易損斑塊破裂所導(dǎo)致。動(dòng)脈粥樣硬化是血管壁中多種物質(zhì)積聚沉積形成粥樣斑塊的過程，隨著斑塊發(fā)展，易損斑塊形成，其破裂會(huì)造成嚴(yán)重后果。

血管內(nèi)光學(xué)相干斷層成像（IVOCT）分辨率高（10-20μm），能夠準(zhǔn)確識(shí)別薄帽纖維粥樣（TCFA）斑塊等易損斑塊特征，已逐漸成為診斷易損斑塊的金標(biāo)準(zhǔn)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，醫(yī)生手動(dòng)在圖像中標(biāo)注斑塊位置時(shí)，不可避免地會(huì)受到主觀判斷的影響，導(dǎo)致診斷結(jié)果存在一定偏差。而且一次回撤會(huì)產(chǎn)生數(shù)百張IVOCT腔內(nèi)截面圖像，手動(dòng)判讀極為耗時(shí)費(fèi)力，嚴(yán)重影響了對易損斑塊的診斷速度和精度。

深度學(xué)技術(shù)已應(yīng)用于斑塊分類和檢測，但現(xiàn)有算法如使用U型編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)或基于多任務(wù)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，只能提供目標(biāo)斑塊的位置信息，其破裂風(fēng)險(xiǎn)及對應(yīng)的治療方案仍完全依賴于醫(yī)生的主觀經(jīng)驗(yàn)。由于IVOCT分辨率無法達(dá)分子水平，圖像僅能表征易損斑塊結(jié)構(gòu)特征，因此開發(fā)計(jì)算機(jī)輔助診斷（CAD）系統(tǒng)對于量化評(píng)估易損斑塊破裂風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)范治療措施和減輕醫(yī)生負(fù)擔(dān)至關(guān)重要。

研究方法

一、IVOCT圖像處理流程

1、圖像預(yù)處理

*步是將原始的IVOCT圖像轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)下的灰度圖像。在常規(guī)的IVOCT圖像中，為了便于觀察，通常會(huì)進(jìn)行偽彩色處理，但這種偽彩色處理后的顏色通道并不包含任何病理信息。將圖像轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)下的灰度圖像有助于后續(xù)對斑塊特征的分析和處理，能夠更好地突出斑塊的形態(tài)、位置等信息，為準(zhǔn)確識(shí)別易損斑塊奠定基礎(chǔ)。

2、易損斑塊定位

在極坐標(biāo)下的灰度圖像中檢測易損斑塊的位置，并在圖像中輸出預(yù)測框（BBox）。這一步驟是整個(gè)算法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過特定的算法和模型，對圖像中的易損斑塊進(jìn)行定位，確定其在圖像中的大致范圍，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供基礎(chǔ)。

3、破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

對自動(dòng)定位后的斑塊進(jìn)行破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。根據(jù)易損斑塊的多種特征，如病變累積角度、纖維帽厚度、巨噬細(xì)胞浸潤情況、淺表微鈣化情況和血管狹窄程度等，綜合分析判斷斑塊破裂的風(fēng)險(xiǎn)程度。這些特征相互關(guān)聯(lián)，共同影響著斑塊的穩(wěn)定性和破裂風(fēng)險(xiǎn)，通過對它們的量化評(píng)估，可以更全面地了解斑塊的狀態(tài)。

4、模型測試與結(jié)果輸出

*，對斑塊的定位方法和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法進(jìn)行測試，并輸出相應(yīng)的指標(biāo)。通過在測試數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證，評(píng)估算法的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性，為算法的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)，同時(shí)也為臨床應(yīng)用提供參考。

易損斑塊的自動(dòng)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

二、易損斑塊識(shí)別

1、基于Faster R-CNN的改進(jìn)策略

• 選擇Faster R-CNN作為基線方法，根據(jù)IVOCT圖像特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)。

• 采用循環(huán)移位增強(qiáng)數(shù)據(jù)，通過在圖像尾端選擇隨機(jī)數(shù)目的A-Scan并移動(dòng)到*左側(cè)，使易損斑塊區(qū)域完整，增加斑塊水平位置多樣性，讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)到圖像首尾兩端空間聯(lián)系。

• 改變原始網(wǎng)絡(luò)中的BBox編碼結(jié)構(gòu)，使用(X,W)編碼，去除冗余縱坐標(biāo)信息，提高網(wǎng)絡(luò)處理速度。

• 引入額外語義分割頭，借鑒多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MTCNN）設(shè)計(jì)，采用UNet結(jié)構(gòu)輸出A-Scan分類結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對易損斑塊的定位和A-Scan分類。網(wǎng)絡(luò)損失由區(qū)域提取、二次檢測和單個(gè)A-Scan分類頭三部分平均權(quán)重組成。

2、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與模塊功能

• 特征提取模塊：選用ResNet18作為主干網(wǎng)絡(luò)，其包含四組堆疊殘差塊，對輸入圖像逐層運(yùn)算提取高級(jí)語義信息并壓縮特征圖大小，同時(shí)使用特征金字塔結(jié)構(gòu)保留底層紋理特征。

• 區(qū)域提取模塊：由區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（RPN）負(fù)責(zé)在特征圖中選擇可能的候選區(qū)域，通過在特征圖上滑動(dòng)卷積窗，RPN對每個(gè)特征點(diǎn)輸出分類和坐標(biāo)回歸輸出，經(jīng)非極大值抑制（NMS）去除重疊率過高的Anchor得到候選區(qū)域。

• 二次檢測模塊：從候選區(qū)域中進(jìn)一步過濾出正確區(qū)域，使用感興趣區(qū)域（ROI）池化技術(shù)將不同區(qū)域特征映射為相同大小特征圖，其原理與RPN相同，*通過NMS去除重疊率過高的Anchor，因一幅IVOCT圖像中易損斑塊區(qū)域較少，只保留得分*的5個(gè)邊框作為*終定位輸出結(jié)果。

• A-Scan分類模塊：將圖像每列像素視為單條A-Scan，落在標(biāo)注區(qū)域內(nèi)為陽性樣本，外為陰性樣本，得到A-Scan級(jí)分類標(biāo)簽。對整張圖像所有A-Scan分類，采用UNet結(jié)構(gòu)輸出結(jié)果，通過反卷積、拼接操作融合特征，*經(jīng)卷積層判斷A-Scan是否為陽性。

易損斑塊檢測網(wǎng)絡(luò)。（a）特征提取模塊；（b）區(qū)域提取模塊；（c）二次檢測模塊；（d）A-Scan分類模塊

三、易損斑塊的破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

1、風(fēng)險(xiǎn)因素分析與模型構(gòu)建：斑塊破裂風(fēng)險(xiǎn)受機(jī)械強(qiáng)度（由易損斑塊內(nèi)部壓力和組織強(qiáng)度決定，高危因素包括薄纖維帽、大壞死核心、淺表微鈣化、嚴(yán)重炎癥反應(yīng)）和外部應(yīng)力（主要由管腔狹窄程度決定）影響。由于尚無各風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重研究，構(gòu)建基于單一因素的斑塊破裂多參數(shù)風(fēng)險(xiǎn)模型。

2、各風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估方法

• 血管狹窄程度：用光學(xué)血流分?jǐn)?shù)（OFR）表征，基于IVOCT圖像計(jì)算病變處管腔橫截面積與遠(yuǎn)端無狹窄病變處橫截面積之比。采用DeepLabV3+算法計(jì)算管腔面積，先對圖像進(jìn)行分割得到管腔掩模，經(jīng)形態(tài)學(xué)開閉操作消除噪聲后計(jì)數(shù)像素個(gè)數(shù)，結(jié)合圖像比例尺度計(jì)算管腔面積。

• 纖維帽厚度：纖維帽成分對近紅外光反射系數(shù)大，圖像中較亮，可通過亮度閾值區(qū)分。設(shè)計(jì)自適應(yīng)亮度閾值選擇方法，利用斑塊位置和空腔掩模信息去除空腔噪聲，對斑塊表面像素處理確定纖維帽厚度范圍，計(jì)算亮度閾值，將過閾值像素定義為纖維帽區(qū)域，計(jì)算平均和*薄纖維帽厚度。

• 病變累積角度：在極坐標(biāo)系下，用斑塊區(qū)域?qū)挾群饬?，即病變累積角度，其計(jì)算與區(qū)域定位準(zhǔn)確性相關(guān)。

• 淺表微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤：采用圖像特征抽取再分類方式評(píng)估。特征包括由訓(xùn)練好的斑塊檢測網(wǎng)絡(luò)的ResNet18提取的頂層特征（經(jīng)全局平均池化得到一維特征向量，訓(xùn)練中凍結(jié)參數(shù)）和結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)用梯度方向直方圖（HOG）抽取的特征（采用自適應(yīng)窗口滑動(dòng)步進(jìn)，選擇斑塊上部特定深度區(qū)域，經(jīng)特定檢測窗口滑動(dòng)采樣得到固定長度特征向量），將兩者拼接后經(jīng)全連通層映射到分類輸出，分別對應(yīng)淺表微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤概率。

DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

易損斑塊纖維帽厚度計(jì)算過程

預(yù)測斑塊淺表微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

結(jié)果與討論

一、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與環(huán)境

本研究使用的數(shù)據(jù)集為CCCV2017 IVOCT數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集由科學(xué)西安光學(xué)精密機(jī)械研究所提供，專門用于檢測IVOCT圖像中的薄纖維帽脂質(zhì)斑塊。

數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集數(shù)據(jù)和測試集數(shù)據(jù)兩部分，其中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)包含2000張圖片，測試集數(shù)據(jù)包含300張圖片，兩部分?jǐn)?shù)據(jù)中均包含有易損斑塊的陽性樣本和沒有易損斑塊的陰性樣本。對于單個(gè)陽性樣本，數(shù)據(jù)集為，斑塊的BBox標(biāo)記為和，即左右邊界。實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦\(yùn)行在Linux上的Ubuntu 18.0.4操作系統(tǒng)環(huán)境下，并使用RTX 3090 GPU進(jìn)行加速計(jì)算，以提高算法的訓(xùn)練和測試效率。

二、斑塊識(shí)別結(jié)果

在訓(xùn)練Faster R-CNN時(shí)，采用帶動(dòng)量的隨機(jī)梯度下降（SGD）法進(jìn)行優(yōu)化。SGD法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單、效率高，適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)集和簡單模型。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)批量大小為8時(shí)網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)到*。

從訓(xùn)練曲線來看，在70個(gè)回合后網(wǎng)絡(luò)性能趨于穩(wěn)定，并在*點(diǎn)附近振蕩，因此將訓(xùn)練回合數(shù)設(shè)置為70。由于學(xué)率呈梯度下降，前40回合將其設(shè)置為0.01，這樣可以幫助網(wǎng)絡(luò)快速收斂；在第41和61回合，學(xué)率衰減為前一回合的十分，以逐步達(dá)到*解，同時(shí)穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)。此外，本研究還采用了線性WarmUp策略，使學(xué)率在前兩個(gè)訓(xùn)練回合中從0.0001逐漸增長至設(shè)定值0.01。

為了增強(qiáng)數(shù)據(jù)的多樣性，考慮到IVOCT圖像中血管在首尾端相連而極坐標(biāo)圖像忽略空間連續(xù)的特點(diǎn)，采用隨機(jī)循環(huán)移位法。該方法通過在圖像尾端選擇隨機(jī)數(shù)目的A-Scan并移動(dòng)到*左側(cè)實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，加入隨機(jī)循環(huán)移位方法后，網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出了更好的性能。在對網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，均值平均精度（mAP）、交并比閾值為50時(shí)的均值平均精度（mAP50）、召回率（Recall）、Dice系數(shù)（Dice）和幀速率等均有不同程度的提升。其中，mAP50增加到0.744，Dice系數(shù)增加到0.905。

對比只加入單項(xiàng)改動(dòng)的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)隨機(jī)循環(huán)移位增強(qiáng)數(shù)據(jù)法對網(wǎng)絡(luò)性能的提升*，這充分說明了先驗(yàn)知識(shí)（關(guān)于圖像血管結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的知識(shí)）在改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)性能方面的重要性。例如，在實(shí)際的IVOCT圖像中，斑塊位置和血管結(jié)構(gòu)的關(guān)系復(fù)雜多樣，隨機(jī)循環(huán)移位法能夠讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)到更多不同情況下的圖像特征，從而提高對易損斑塊的定位能力。

本研究提出的定位方法相比于弱監(jiān)檢測（WSD）方法和基于顯著區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SRCNN）方法在召回率上分別提高了 0.028和0.012，Dice系數(shù)分別提高了0.075和0.018。這表明本方法在準(zhǔn)確識(shí)別易損斑塊方面具有明顯優(yōu)勢。例如，在臨床診斷中，較高的召回率意味著能夠更全面地檢測出易損斑塊，減少漏診的可能性；而較高的Dice系數(shù)則表示預(yù)測結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的吻合程度更高，定位更加準(zhǔn)確，有助于醫(yī)生更*地判斷斑塊位置和制定治療方案。

隨機(jī)循環(huán)移位。（a）實(shí)現(xiàn)過程，將實(shí)線標(biāo)記的區(qū)域裁剪并拼接到左側(cè)；（b）兩個(gè)循環(huán)移位實(shí)例，左邊是初始圖像，右邊是循環(huán)移位的結(jié)果

定位和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果

三、易損斑塊破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果

1、管腔面積預(yù)測

在CCCV2017 IVOCT數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇了300張圖像并標(biāo)注了管腔面積，其中200張作為訓(xùn)練集，100張作為測試集。為了更直觀地展示管腔面積的空間關(guān)系，標(biāo)記和分割過程均在笛卡兒坐標(biāo)系中進(jìn)行（因?yàn)樵跇O坐標(biāo)系中圖像尺寸為像素點(diǎn)，轉(zhuǎn)換到笛卡兒坐標(biāo)系中為像素點(diǎn)）。分割網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練優(yōu)化器選擇SGD，學(xué)率設(shè)置為0.01。訓(xùn)練回合基于批量（batch）計(jì)數(shù)，共訓(xùn)練4000個(gè)batch，批量大小設(shè)置為 4。*終管腔面積預(yù)測的評(píng)估指標(biāo)交并比（IOU）值為 0.9445，網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果顯示紅色掩模區(qū)域幾乎與管腔區(qū)域完全一致。這表明本研究采用的DeepLabV3+算法在計(jì)算管腔面積方面具有較高的準(zhǔn)確性，能夠有效地評(píng)估易損斑塊處血管的狹窄程度，為判斷斑塊破裂風(fēng)險(xiǎn)提供了可靠的依據(jù)。

2、纖維帽厚度測試

在上述300張圖像的子數(shù)據(jù)集上標(biāo)記了纖維帽厚度，并對253個(gè)易損斑塊區(qū)域進(jìn)行了纖維帽厚度測試。評(píng)價(jià)指標(biāo)采用均方根誤差（）和擬合優(yōu)度，其計(jì)算公式分別為（其中為易損斑塊數(shù)量，為第個(gè)斑塊纖維帽的平均厚度，為第個(gè)斑塊的預(yù)測纖維帽厚度）和（其中為數(shù)據(jù)集中所有斑塊纖維帽的平均厚度）。測試結(jié)果為1.17像素，即16.62μm，為0.62。雖然的值不是非常高，但考慮到實(shí)際情況中影響纖維帽厚度測量的因素較多（如成像設(shè)備差異、斑塊結(jié)構(gòu)復(fù)雜性等），該結(jié)果仍驗(yàn)證了本方法在計(jì)算纖維帽厚度方面的可行性，能夠?yàn)樵u(píng)估易損斑塊的破裂風(fēng)險(xiǎn)提供一定的參考。

3、病變累積角度評(píng)估

根據(jù)2.2節(jié)中描述的病變累積角度計(jì)算方法（），當(dāng)區(qū)域定位準(zhǔn)確時(shí)，對病變累積角度的評(píng)估也相應(yīng)準(zhǔn)確。在實(shí)際的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，通過對易損斑塊區(qū)域的準(zhǔn)確定位，能夠準(zhǔn)確計(jì)算出病變累積角度，這對于判斷斑塊的大小和范圍，進(jìn)而評(píng)估其破裂風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。例如，較大的病變累積角度往往與更嚴(yán)重的斑塊病變相關(guān)，可能預(yù)示著更高的破裂風(fēng)險(xiǎn)。

4、淺表微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤預(yù)測

使用上述300張圖像的子數(shù)據(jù)集，共檢測了253個(gè)易損斑塊區(qū)域，其中包括71個(gè)淺表微鈣化斑塊、58個(gè)巨噬細(xì)胞浸潤斑塊和16個(gè)雙陽性斑塊（即同時(shí)存在淺表微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤的斑塊）。三種情況對應(yīng)的樣本標(biāo)簽分別定義為[0,1]、[1,0]、[1,1]，陰性樣本標(biāo)簽定義為[0,0]。為了平衡陽性和陰性樣本的數(shù)量，對這部分的少數(shù)陽性樣本進(jìn)行了翻轉(zhuǎn)擴(kuò)增。然后將樣本按照4∶1的比例劃分成測試集和驗(yàn)證集，共計(jì)有366個(gè)樣本。

通過混淆矩陣來顯示模型在預(yù)測斑塊表面微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤方面的性能。結(jié)果顯示，預(yù)測微鈣化的準(zhǔn)確率為0.962，召回率為0.862，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)為0.909，準(zhǔn)確率為0.932；巨噬細(xì)胞浸潤的準(zhǔn)確率為0.846，召回率為0.917，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)為0.880，精密度為0.919。這些指標(biāo)表明模型在預(yù)測淺表微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤方面具有較高的準(zhǔn)確性，能夠較好地識(shí)別出易損斑塊中的這些特征，從而為全面評(píng)估易損斑塊的破裂風(fēng)險(xiǎn)提供了重要依據(jù)。例如，巨噬細(xì)胞浸潤是斑塊炎癥反應(yīng)的重要標(biāo)志，準(zhǔn)確預(yù)測其存在情況有助于判斷斑塊的穩(wěn)定性和破裂風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)論與展望

本研究基于臨床診斷共識(shí)提出了一種用于識(shí)別易損斑塊和評(píng)估破裂風(fēng)險(xiǎn)的算法。該算法在準(zhǔn)確定位易損斑塊區(qū)域方面取得了較好的效果，通過對Faster R-CNN的改進(jìn)，如采用隨機(jī)循環(huán)移位法、簡化BBox編碼方法和增加語義分割頭，顯著提高了易損斑塊定位精度。同時(shí)，根據(jù)臨床判斷依據(jù)，選取管腔面積、纖維帽厚度、病變累積角度、淺表微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤等因素作為易損斑塊破裂風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估指標(biāo)，建立了相應(yīng)的評(píng)估模型。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的易損斑塊定位算法在各項(xiàng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)方面均優(yōu)于以往研究人員提出的算法。在斑塊識(shí)別方面，改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)在CCCV2017 IVOCT數(shù)據(jù)集上的測試中表現(xiàn)*mAP50和Dice系數(shù)等指標(biāo)有明顯提升，且與其他相關(guān)方法對比在召回率和Dice系數(shù)上也具有優(yōu)勢。在易損斑塊破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，管腔面積預(yù)測、纖維帽厚度測試、病變累積角度評(píng)估以及淺表微鈣化和巨噬細(xì)胞浸潤預(yù)測等均取得了較為滿意的結(jié)果，各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)驗(yàn)證了方法的可行性和準(zhǔn)確性。

該算法的應(yīng)用將有助于臨床醫(yī)生更準(zhǔn)確地定位易損斑塊位置，更全面地評(píng)估斑塊易損性，從而減少工作量，同時(shí)減少主觀判斷對診斷結(jié)果的影響。這對于提高心血管疾病的診斷水平，改善患者的治療效果和預(yù)后具有重要意義。

目前的研究工作主要聚焦于斑塊的檢測任務(wù)，且使用的數(shù)據(jù)集存在一定局限性，不能保證所有圖像來源于同一病人。后續(xù)工作將結(jié)合IVOCT成像的特性，進(jìn)一步深入研究。一方面，計(jì)劃利用序列圖像學(xué)易損斑塊的三維空間特征或相鄰幀的序列特征，從高維度對斑塊進(jìn)行精細(xì)分割，以更全面、準(zhǔn)確地描述斑塊的形態(tài)和結(jié)構(gòu)。另一方面，將依托臨床平臺(tái)，開展大規(guī)模的臨床研究，探尋易損斑塊的各個(gè)單一風(fēng)險(xiǎn)因素對破裂風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建更加全面、科學(xué)的斑塊破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

未來還將進(jìn)一步對序列IVOCT圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，深入研究易損斑塊的破裂機(jī)制。通過對大量臨床數(shù)據(jù)的挖掘和分析，爭取實(shí)現(xiàn)對斑塊的自動(dòng)識(shí)別與更*的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

聲明：本文僅用作學(xué)術(shù)目的。文章來源于：韓澤君, 林興康, 裘耀陽, 張曉, 高磊, 李勤. 基于IVOCT的動(dòng)脈粥樣硬化斑塊識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 激光, 2024, 51(9): 0907017. Zejun Han, Xingkang Lin, Yaoyang Qiu, Xiao Zhang, Lei Gao, Qin Li. Identification and Risk Assessment of Atherosclerotic Plaques Based on IVOCT[J]. Chinese Journal of Lasers, 2024, 51(9): 0907017.

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