使用图像分割来分析纤维电聚氨接种的形态特性
Jerry Ochola1, Cameron Hume2, Deon Bezuidenhout2
1Department of Manufacturing, Industrial and Textile Engineering, School of Engineering, Moi University, Eldoret, Kenya; Biomedical Engineering Research Center, Division of Biomedical Engineering, Department of Human Biology, University of Cape Town, Observatory, South Africa.
概括
图像细分算法准确地描述了电血管移植形态. 一个混合算法与热塑性聚氨接种的手动测量密切匹配,提高了支架分析的可靠性.
科学领域:
- 生物材料工程 生物材料工程
- 医疗器械技术 医疗器械技术
- 聚合物科学 聚合物科学
背景情况:
- 电血管移植的机械性能取决于支架形态,包括纤维直径,方向和空隙.
- 目前用于描述脚手架形态的现有方法在可靠性和复杂性方面存在局限性.
- 准确的形态表征对于预测血管移植的使用性能至关重要.
研究的目的:
- 评估和比较传统的,统计区域合并和混合图像细分算法,以表征电血管移植形态.
- 调查聚合物度对脚手架形态及其对细分精度的影响.
- 确定最可靠的方法来量化纤维直径,方向和电接种的多孔性.
主要方法:
- 使用14%,16%和18%度的电制造热塑性聚氨 (Pellethane®) 血管移植.
- 获得扫描电子显微镜 (SEM) 图像的电支架.
- 应用常规,统计区域合并和混合图像细分算法进行形态分析.
主要成果:
- 混合和传统算法提供了最好的电图像细分.
- 混合算法计算的纤维特性与手工测量密切一致,特别是14%的聚氨 (PU) 接种 (纤维直径2.2%,方向7.6%,孔径1.9%).
- 在14%的PU移植中,更高的统一性可能会影响混合算法的准确性,与手动测量显示出更大的差异.
结论:
- 图像细分算法,特别是混合方法,提供了一种可靠的方法来表征电血管移植形态.
- 准确的形态定量对于理解血管移植中的结构属性关系至关重要.
- 选择细分算法和材料统一性可能会影响形态分析的精度.
