PURPOSE: A method of automatically dividing lumen boundaries in an intravascular ultrasound image using a nonparametric probability model and a smoothing function improves the accuracy of division by extracting only a point of interest. CONSTITUTION: An intravascular ultrasound image is converted into a polar coordinate image (S100). A catheter domain is removed in the converted polar coordinate image (S200). An initial point of interest is extracted from the whole polar coordinate image (S300). A point of interest at lumen boundaries is extracted by filtering the initial point of interest (S400). [Reference numerals] (AA) Start； (BB) End； (S100) Step of converting an intravascular ultrasound image obtained by an intravascular ultrasound image device into a polar coordinate image； (S200) Step of removing a catheter domain in the converted polar coordinate image； (S300) Step of extracting an initial point of interest from the whole polar coordinate image without the catheter domain for finding the position of lumen boundaries； (S400) Step of extracting a point of interest at the lumen boundaries by filtering the extracted initial point of interest； (S500) Step of detecting the lumen boundaries in a continuous curve shape from the extracted discrete point of interest at the lumen boundaries； (S600) Step of reversely converting the polar coordinate image for the detected lumen boundaries into the original coordinate image본 발명은 비모수적 확률 모델과 스무딩 함수를 이용한 혈관 내 초음파 영상에서 내강 경계면 자동 분할 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 혈관 내 초음파 영상 장치를 이용하여 획득된 혈관 내 초음파 영상을 극좌표 영상으로 변환하는 단계, (2) 상기 변환된 극좌표 영상에서 도뇨관(catheter) 영역을 제거하는 단계, (3) 상기 도뇨관 영역을 제거한 상기 극좌표 영상 전체로부터 내강 경계면의 위치를 찾기 위한 초기 관심 점을 추출하는 단계, (4) 추출된 상기 초기 관심 점을 필터링하여 내강 경계면 관심 점을 추출하는 단계, 및 (5) 추출된 불연속적인 상기 내강 경계면 관심 점으로부터 연속적인 곡선 형태의 내강 경계면을 검출하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.본 발명에서 제안하고 있는 비모수적 확률 모델과 스무딩 함수를 이용한 혈관 내 초음파 영상에서 내강 경계면 자동 분할 방법에 따르면, 혈관 내 초음파 영상을 극좌표로 변환한 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점을 추출하고, 비모수적 확률 모델과 스무딩 함수를 이용하여 추출된 관심 점 중
