A Multitarget Tracking Method for Estimating Carotid Artery Wall Motion from Ultrasound Sequences
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F19%3APU133670" target="_blank" >RIV/00216305:26220/19:PU133670 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8902772" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8902772</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.23919/EUSIPCO.2019.8902772" target="_blank" >10.23919/EUSIPCO.2019.8902772</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Multitarget Tracking Method for Estimating Carotid Artery Wall Motion from Ultrasound Sequences
Popis výsledku v původním jazyce
Analyzing the motion of the wall of the common carotid artery (CCA) yields effective indicators for atherosclerosis. In this work, we explore the use of multitarget tracking techniques for estimating the timevarying CCA radius from an ultrasound video sequence. We employ the joint integrated probabilistic data association (JIPDA) filter to track a set of “feature points” (FPs) located around the CCA wall cross section. Subsequently, we estimate the time-varying CCA radius via a nonlinear least-squares method and a Kalman filter. The application of the JIPDA filter is enabled by a linearized state-space model describing the quasiperiodic movement of the FPs and the measurement extraction process. Simulation results using the Field II ultrasound simulation program show that the proposed multitarget tracking method can outperform a state-of-the-art method.
Název v anglickém jazyce
A Multitarget Tracking Method for Estimating Carotid Artery Wall Motion from Ultrasound Sequences
Popis výsledku anglicky
Analyzing the motion of the wall of the common carotid artery (CCA) yields effective indicators for atherosclerosis. In this work, we explore the use of multitarget tracking techniques for estimating the timevarying CCA radius from an ultrasound video sequence. We employ the joint integrated probabilistic data association (JIPDA) filter to track a set of “feature points” (FPs) located around the CCA wall cross section. Subsequently, we estimate the time-varying CCA radius via a nonlinear least-squares method and a Kalman filter. The application of the JIPDA filter is enabled by a linearized state-space model describing the quasiperiodic movement of the FPs and the measurement extraction process. Simulation results using the Field II ultrasound simulation program show that the proposed multitarget tracking method can outperform a state-of-the-art method.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20601 - Medical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA17-19638S" target="_blank" >GA17-19638S: Určování pohybu arteriální stěny pomocí sekvenčního bayesovského odhadu</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2019 27TH EUROPEAN SIGNAL PROCESSING CONFERENCE (EUSIPCO)
ISBN
978-9-0827-9703-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
1-5
Název nakladatele
European Signal Processing Conference, EUSIPCO
Místo vydání
Španělsko
Místo konání akce
A Coruña
Datum konání akce
2. 9. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000604567700203