【图像分割】基于计算机视觉实现胸部CT肺质提取附matlab代码
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1 内容介绍
现代医学领域中,医学影像处理技术凭借计算机科学与影像技术和相关领域的进步而发展成为该领域的重要组成部分。受外界因素的影响包括室内外光照度不均、CT系统自身空间分辨率及层厚参数等多方面因素,这些外部干扰因素导致CT系统成像质量出现噪声污染现象以及细节信息隐藏问题,并且病变组织边缘模糊现象较为明显。本研究以‘人体肺部’CT图像作为核心对象,在MATLAB GUI环境下构建了高度集成化开发平台,并对图像进行了增强效果优化、去噪滤波处理以及边缘检测等关键技术环节的实现。实验结果表明，在经过上述处理后获得的CT图像具有更好的可读性特征，并且显著提升了整体成像质量水平。
2 仿真代码
% （图像分割）MATLAB胸部CT肺质提取% demo% by HPC_ZY 20190718clear; close all; clcload imset % 数据集showflag = 0; % 是否显示中间图像imidx = 1; % 测试图像序号im = im2double(imset{imidx});%% 1.阈值分割% 全局分割imbi0 = imbinarize(im);% 基于轮廓像素分割Eidx = edge(im,'log'); % 拉普拉斯获取边缘E1 = im(Eidx); % 获取边缘像素E1 = E1(E1>0);imbi1 = imbinarize(im,graythresh(E1));% 基于有效像素分割E2 = im(im>0.02); % 获取非0像素imbi2 = imbinarize(im,graythresh(E2));if showflag figure subplot(221),imshow(im),title('\fontsize{16}原图') subplot(222),imshow(imbi0),title('\fontsize{16}全局分割') subplot(223),imshow(imbi1),title('\fontsize{16}基于轮廓像素分割') subplot(224),imshow(imbi2),title('\fontsize{16}基于有效像素分割')end%% 2.提取人体部分% 计算连通分量[label,num] = bwlabel(imbi0);% 计算最大连通分量MAX = 0;for k = 1:num maxtmp = sum(find(label==k)); if maxtmp>MAX IDX = k; MAX = maxtmp; endendimbi = label==IDX;if showflag figure subplot(121),imshow(imbi0),title('\fontsize{16}二值图') subplot(122),imshow(imbi),title('\fontsize{16}胸腔')end%% 3.提取疑似肺质imbiFull = imfill(imbi,'hole'); % 填充objtmp = imbiFull-imbi;if showflag figure subplot(131),imshow(imbi),title('\fontsize{16}胸腔') subplot(132),imshow(imbiFull),title('\fontsize{16}填充') subplot(133),imshow(objtmp),title('\fontsize{16}疑似肺质')end%% 4.去除非肺质P = 2000;MASK = bwareaopen(objtmp,P,4); % 删除面积小于P的连通分量if showflag figure subplot(131),imshow(objtmp),title('\fontsize{16}疑似肺质') subplot(132),imshow(MASK),title('\fontsize{16}肺质MASK') subplot(133),imshow(im),title('\fontsize{16}原图')end%% 5.其他优化操作% 略figuresubplot(221),imshow(im),title('\fontsize{16}原图')subplot(222),imshow(imbi),title('\fontsize{16}胸腔')subplot(223),imshow(objtmp),title('\fontsize{16}疑似肺质')subplot(224),imshow(MASK),title('\fontsize{16}肺质MASK')
代码解读3 运行结果
4 参考文献
[1]杨宝会. 基于Matlab GUI的医学图像处理系统. Diss. 暨南大学, 2015.
博主简介：在其专业领域内具备广泛的实践经验与深厚造诣，在智能优化算法、神经网络预测、信号处理以及元胞自动机等方面均展现出卓越的专业能力。他的研究方向不仅限于Matlab仿真技术本身，还涵盖了与其密切相关的路径规划与无人机技术等多个交叉领域。如有matlab代码相关问题，请随时交流。
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