根据所采用的数据类型的不同，现有的IVUS组织标定方法可分为两类，下面具体介绍。
（1）基于灰阶图像的方法
基于灰阶图像的方法即采用由超声信号重建出的灰度图像，通过分析图像纹理特征的变化，结合不同斑块特征的先验知识，完成对斑块组织的标定。一般首先采用灰度共生矩阵、局部二值模式等统计学相关的方法和基于核的特征提取方法对IVUS灰阶图像进行纹理特征提取，然后再运用模式识别中的分类技术，对纹理特征数据进行分类。
此类方法的局限性在于由超声信号重建出的灰度图像内容很大程度上取决于IVUS的系统参数设置，采用不同的系统参数重建同一病人的图像时，结果图像的内容可能存在很大差异，同时重建过程也可能会引入多种伪影。由于灰度图像较易获取，且其纹理描述较为简单，因此这种方法在实际应用中较为普遍。(www.xing528.com)
（2）基于射频信号的方法
利用由超声导管采集的原始射频（Radio Frequency，RF）信号，进行特征提取，完成对不同斑块组织的识别和描述，或者在利用射频信号重建灰度图像的同时，通过分析纹理特征完成对血管壁组织的分类。例如，Korte等［48］提出通过评估冠状动脉血管壁的局部应变来识别不同的斑块成分，被称为弹性成像技术。Nair等［49］利用自回归模型从RF信号中获得一个信号窗的功率谱数据集（由0～100 MHz的200个样本频率组所组成），从中提取八个参数（如最大功率、梯度等）作为特征用来分类。Spencer［50］利用谱分析的方法，对不同的特征进行了比较，包括平均功率、最大功率、光谱斜率和0 Hz截取，其实验结果证明0 Hz光谱斜率是最佳分辨特征。Zhang等［51］评估血管的整体形态，从而检测斑块和动脉外膜以及描述不同种类的组织，而组织标定是利用灰度共生矩阵和源于布朗运动的分形维数完成的。Pujol等［52］通过局部二值模式和高性能的分类器来获得快速的分类。
此类方法避免了在图像重建过程中由于点差值所引入的运动伪影，而且由于原始数据的高清晰度，小区域斑块也可被分辨出来。但是，血管内超声基本的射频信号被转化为标准显示的常规灰度图像，虽然对于超声信号的高级分析（包括射频信号、背向散射信号以及弹性特征等），可进一步了解组织特征，但是并非所有临床使用的IVUS成像系统都允许采集原始射频信号，因而限制了此类方法的广泛应用。
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