EP4724976A1 - Procédé et appareil de traitement d'images oct de tissu vasculaire, en particulier de néointima, et système d'imagerie oct de tissu vasculaire - Google Patents

Procédé et appareil de traitement d'images oct de tissu vasculaire, en particulier de néointima, et système d'imagerie oct de tissu vasculaire

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EP4724976A1
EP4724976A1 EP24730706.9A EP24730706A EP4724976A1 EP 4724976 A1 EP4724976 A1 EP 4724976A1 EP 24730706 A EP24730706 A EP 24730706A EP 4724976 A1 EP4724976 A1 EP 4724976A1
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EP
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oct
image
training image
training
blood vessel
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EP24730706.9A
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Valentin Koch
Philipp Nicol
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Deutsches Herzzentrum Muenchen
Helmholtz Zentrum Muenchen Deutsches Forschungszentrum fuer Gesundheit und Umwelt GmbH
Original Assignee
Deutsches Herzzentrum Muenchen
Helmholtz Zentrum Muenchen Deutsches Forschungszentrum fuer Gesundheit und Umwelt GmbH
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Publication date
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Abstract

La divulgation concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur et un appareil pour traiter des images de tomographie par cohérence optique (OCT) de tissu vasculaire, en particulier de néointima, et un système d'imagerie OCT de tissu vasculaire. Le procédé comprend l'entraînement d'un premier réseau neuronal artificiel (1) comprenant les étapes qui consistent à : a) fournir ou recevoir une pluralité de premières images d'apprentissage OCT en coupe transversale (11) d'un ou de plusieurs vaisseaux sanguins, b) déterminer, pour chaque première image d'apprentissage OCT (11), un point central (C) d'un premier segment d'image (2T) représentant une lumière du vaisseau sanguin dans la première image d'apprentissage OCT respective (11), c) diviser chaque première image d'apprentissage OCT (11) en sections d'image d'apprentissage OCT (QT-Q4 '), en particulier des quadrants, situés autour du point central (C) de la première image d'apprentissage OCT respective (11), ce qui permet d'obtenir une pluralité de sections d'image d'apprentissage OCT (QT-Q4 '), d) attribuer des informations de classification (A1- A4) à chaque section d'image d'apprentissage OCT (QT-Q4 '), les informations de classification (A1- A4) classifiant la section d'image d'apprentissage OCT respective (QT-Q4 ') par rapport au tissu vasculaire, en particulier par rapport à la néointima, du vaisseau sanguin représenté dans la section d'image d'apprentissage OCT respective (QT-Q4 '), et e) entraîner le premier réseau neuronal artificiel (1), qui comprend une couche d'entrée (1a) et une couche de sortie (1b), l'entraînement consistant à : i) entrer la pluralité de sections d'image d'apprentissage OCT (QT-Q4 ') au niveau de la couche d'entrée (1a), ii) obtenir, pour chaque section d'image d'apprentissage OCT entrée (QT-04 '), des informations de classification de sortie (01-04) au niveau de la couche de sortie (1b), les informations de classification de sortie (01-04) classifiant la section d'image d'apprentissage OCT respectivement entrée (QT-Q4') par rapport au tissu vasculaire, en particulier par rapport à la néointima, du vaisseau sanguin représenté dans la section d'image d'apprentissage OCT respectivement entrée (QT-Q4'), et iii) comparer, pour chaque section d'image d'apprentissage OCT entrée (QT-Q4'), les informations de classification de sortie (01-04) avec les informations de classification (A1-A4) attribuées à la section d'image d'apprentissage OCT respectivement entrée (QT-Q4'), en particulier par calcul d'une fonction de perte X qui quantifie une différence entre les informations de classification (A1-A4) attribuées à la section d'image d'apprentissage OCT respectivement entrée (QT-Q4') et les informations de classification de sortie (01 à 04).
EP24730706.9A 2023-06-09 2024-06-06 Procédé et appareil de traitement d'images oct de tissu vasculaire, en particulier de néointima, et système d'imagerie oct de tissu vasculaire Pending EP4724976A1 (fr)

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WO2012126070A1 (fr) * 2011-03-24 2012-09-27 Katholieke Universiteit Leuven Analyse volumétrique automatique et enregistrement 3d d'images oct en section transversale d'un stent dans un vaisseau corporel
WO2022031945A1 (fr) * 2020-08-06 2022-02-10 Canon U.S.A., Inc. Système et procédé pour identifier des emplacements potentiels de faux positifs et de taches aveugles dans des images multimodales basées sur un cathéter

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