The intima media thickness (IMT) of the common carotid artery (CCA) can be used to predict the risk of atherosclerosis. Many image segmentation techniques have been used for IMT measurement. However, severe noise in the ultrasound image can lead to erroneous segmentation results. To improve the robustness to noise, a fully automatic method, based on an improved Otsu’s method and an adaptive wind-driven optimization technique, is proposed for estimating the IMT (denoted as “improved Otsu-AWDO”). First, an advanced despeckling filter, i.e., “ Nagare’s filter” is used to address the speckle noise in the carotid ultrasound images. Next, an improved fuzzy contrast method (IFC) is used to enhance the region of the intima media complex (IMC) in the blurred filtered images. Then, a new method is used for automatic extraction of the region of interest (ROI). Finally, the lumen intima interface and media adventitia interface are segmented from the IMC using improved Otsu-AWDO. Then, 156 B-mode longitudinal carotid ultrasound images of six different datasets are used to evaluate the performance of the automatic measurements. The results indicate that the absolute error of proposed method is only 10.1 ± 9.6 (mean ± std in μm). Moreover, the proposed method has a correlation coefficient as high as 0.9922, and a bias as low as 0.0007. From comparison with previous methods, we can conclude that the proposed method has strong robustness and can provide accurate IMT estimations.

中文翻译：

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基于改进大津法和自适应风驱动优化的颈总动脉超声图像内中膜厚度全自动测量

颈总动脉 (CCA) 的内膜中层厚度 (IMT) 可用于预测动脉粥样硬化的风险。许多图像分割技术已用于 IMT 测量。然而，超声图像中的严重噪声会导致错误的分割结果。为了提高对噪声的鲁棒性，提出了一种基于改进的 Otsu 方法和自适应风驱动优化技术的全自动方法来估计 IMT（表示为“改进的 Otsu-AWDO”）。首先，使用先进的去斑滤波器，即“Nagare 滤波器”来解决颈动脉超声图像中的斑点噪声。接下来，使用改进的模糊对比方法 (IFC) 来增强模糊滤波图像中的内膜中膜复合体 (IMC) 区域。然后，一种新方法用于自动提取感兴趣区域（ROI）。最后，使用改进的 Otsu-AWDO 从 IMC 中分割出管腔内膜界面和中膜外膜界面。然后，使用六个不同数据集的 156 个 B 模式纵向颈动脉超声图像来评估自动测量的性能。结果表明，所提出方法的绝对误差仅为10.1±9.6（以μm为单位的平均值±标准差）。此外，该方法的相关系数高达 0.9922，偏差低至 0.0007。从与以前的方法比较，我们可以得出结论，所提出的方法具有很强的鲁棒性，可以提供准确的 IMT 估计。六个不同数据集的 156 个 B 模式纵向颈动脉超声图像用于评估自动测量的性能。结果表明，所提出方法的绝对误差仅为10.1±9.6（以μm为单位的平均值±标准差）。此外，该方法的相关系数高达 0.9922，偏差低至 0.0007。从与以前的方法比较，我们可以得出结论，所提出的方法具有很强的鲁棒性，可以提供准确的 IMT 估计。六个不同数据集的 156 个 B 模式纵向颈动脉超声图像用于评估自动测量的性能。结果表明，所提出方法的绝对误差仅为10.1±9.6（以μm为单位的平均值±标准差）。此外，该方法的相关系数高达 0.9922，偏差低至 0.0007。从与以前的方法比较，我们可以得出结论，所提出的方法具有很强的鲁棒性，可以提供准确的 IMT 估计。