Carotid ultrasound image analysis using artificial neural networks

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2019

Autores

Catarina Castro (Autor) FEUP; Carlos Alberto Conceição António (Autor) FEUP; Luísa Costa Sousa (Autor) FEUP

Ata de Conferência Internacional

Título: M2D2019-8th International Conference on Mechanics and Materials Design

Páginas: 131-134

Classificação Científica

CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia ; Ciências Físicas > Matemática ; Ciências da Saúde

FOS: Ciências da engenharia e tecnologias ; Ciências exactas e naturais > Matemática ; Ciências médicas e da saúde

Outras Informações

Abstract (EN): This paper aims at developing an ultrasound-based diagnostic measure quantifying plaque activity and the likelihood of asymptomatic lesions to produce neurological symptoms. Based on echogenicity the methodology has been successfully applied on longitudinal ultrasound images of the carotid artery bifurcation. Transverse ultrasound images incorporate noise, artifacts, shadowing and reverberation. Nevertheless, transverse images are a resource not yet fully explored. The comparison of sequential transverse images minimizes the intrinsic scale variability between operators and ultrasound devices. Based on pixel level tissue classification, the use of an artificial neural network analysis appled to transverse images allows identifying vulnerable or unstable echolucent plaques.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Notas: Proceedings of the 8th International Conference on Mechanics and Materials Design, M2D2019, Bologna, 4-6 setembro 2019, paper ref: 109, pp.231-234, Ed. J.F. Silva Gomes Shaker A. Meguid e Dario Croccolo, Società Editrice Esculapio s.r.l.

Nº de páginas: 4