Optical Coherence Tomography (OCT) is a catheter‐based imaging method that employs near‐infrared light to produce high‐resolution cross sectional intravascular images. Α new segmentation technique is implemented for automatic lumen area extraction and stent strut detection in intravascular OCT images for the purpose of quantitative analysis of neointimal hyperplasia (NIH). Also a graphical user interface (GUI) is designed based on the employed algorithm. Methods: Four clinical dataset of frequency‐domain OCT scans of the human femoral artery were analysed. First, a segmentation method based on Fuzzy C Means (FCM) clustering and Wavelet Transform (WT) was applied towards inner luminal contour extraction. Subsequently, stent strut positions were detected by utilizing metrics derived from the local maxima of the wavelet transform into the FCM membership function. Results: The inner lumen contour and the position of stent strut were extracted with very high accuracy. Compared with manual segmentation by an expert physician, the automatic segmentation had an average overlap value of 0.917 ± 0.065 for all OCT images included in the study. Also the proposed method and all automatic segmentation algorithms utilised in this thesis such as k‐means, FCM, MRF – ICM and MRF – Metropolis were compared by means of mean distance difference in mm and processing time in sec with the physician’s manual assessments.. The strut detection procedure successfully identified 9.57 ± 0.5 struts for each OCT image. Conclusions: A new fast and robust automatic segmentation technique combining FCM and WT for lumen border extraction and strut detection in intravascular OCT images was designed and implemented. The proposed algorithm may be employed for automated quantitative morphological analysis of in‐stent neointimal hyperplasia. / Η τομογραφία οπτικής συνοχής (OCT) είναι μια απεικονιστική μέθοδος βασισμένη στον καθετηριασμό και χρησιμοποίει υπέρυθρο φως για να παράγει ένδo‐αγγειακές εικόνες – εγκάρσιας τομής με υψηλή ανάλυση. Σε αυτήν την διατριβή, μια νέα τεχνική τμηματοποίησης υλοποιήθηκε για την αυτόματη εξαγωγή της περιοχής του αυλού καθώς και για την ανίχνευση των «strut» στις ένδo‐ αγγειακές OCT εικόνες με σκοπό την ποσοτική ανάλυση της υπερπλασίας. Επίσης ένα εύκολο στην χρήση περιβάλλον γραφικών για καθημερινή κλινική χρήση σχεδιάστηκε με τον υλοποιημένο αλγόριθμο. Μέθοδοι: Τέσσερις OCT κλινικές εξετάσεις πεδίου‐συχνότητας της ανθρώπινης μηριαίας αρτηρίας αναλύθηκαν. H προτεινόμενη μέθοδος τμηματοποίησης για την εξαγωγή του εσωτερικού περιγράμματος αυλού, είναι βασισμένη στον Fuzzy CMeans (FCM) clustering και τον μετασχηματισμό κυματιδίου. Στη συνέχεια, οι θέσεις των «strut» εντοπίστηκαν χρησιμοποιώντας διάφορες τοπικές παραμέτρους που προέρχονται από τα τοπικά μέγιστα του μετασχηματισμού κυματιδίων εντός της FCM συνάρτησης. Αποτελέσματα: Το εσωτερικό περίγραμμα αυλού και η θέση των «strut» εξήχθηκαν με πολύ μεγάλη ακρίβεια. Σε σύγκριση με την ποσοτική αξιολόγηση από έναν ειδικό ιατρό, η αυτόματη τμηματοποίηση είχε μέση τιμή επικάλυψης 0,917±0,065 για όλες τις OCT εικόνες που περιλαμβάνονται στη μελέτη. Επίσης, έγινε σύγκριση με τους k‐means, FCM, ICM και Μetropolis αυτόματους αλγόριθμους τμηματοποίησης για εξαγωγή του εσωτερικού περιγράμματος αυλού και επέδειξε υψηλής ακρίβειας αποτελέσματα στον μικρότερο δυνατό χρόνο επεξεργασίας. Η διαδικασία ανίχνευσης «strut» προσδιόρισε επιτυχώς 9.57± 0,5 «strut» για κάθε OCT εικόνα. Συμπεράσματα: Μια νέα αποτελεσματική και γρήγορη αυτόματη τεχνική τμηματοποίησης που συνδυάζει FCM και WT για την εξαγωγή των ορίων του αυλού και την ανίχνευση των «strut» στις ένδο‐αγγειακές εικόνες OCT σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αυτοματοποιημένη ποσοτική μορφολογική ανάλυση της υπερπλασίας.