Segmentation of the carotid artery in ultrasound images using neural networks

  • Authors:

  • Rosa-María Menchón-Lara;M-Consuelo Bastida-Jumilla;Juan Morales-Sánchez;Rafael Verdú-Monedero;Jorge Larrey-Ruiz;José Luis Sancho-Gómez

  • Affiliations:

  • Dpto. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Universidad Politécnica de Cartagena, Cartagena, Murcia, Spain;Dpto. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Universidad Politécnica de Cartagena, Cartagena, Murcia, Spain;Dpto. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Universidad Politécnica de Cartagena, Cartagena, Murcia, Spain;Dpto. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Universidad Politécnica de Cartagena, Cartagena, Murcia, Spain;Dpto. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Universidad Politécnica de Cartagena, Cartagena, Murcia, Spain;Dpto. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Universidad Politécnica de Cartagena, Cartagena, Murcia, Spain

  • Venue:
  • IWINAC'11 Proceedings of the 4th international conference on Interplay between natural and artificial computation: new challenges on bioinspired applications - Volume Part II
  • Year:
  • 2011

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Abstract

Atherosclerosis is a cardiovascular disease very widespread into population. The intima-media thickness (IMT) is a reliable early indicator of this pathology. The IMT is measured by the doctor using images acquired with a B-scan ultrasound and this fact presents several problems. Image segmentation can detect the IMT throughout the artery length in an automatic way. This paper 1 presents an effective segmentation method based on the use of a neural network ensemble. The obtained results show the ability of the method to extract the IMT contour in ultrasound images.