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【图像分割】使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分割(Matlab实现)

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📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

通过磁共振成像(MRI)技术对大脑肿瘤进行检测与分割被视为一项至关重要的医疗任务,它有助于医生更准确地诊断并治疗患者的脑部疾病.首先,从患者头部的MRI扫描中获取高质量的脑部图像数据.这些数据通常包括T1加权、T2加权以及增强T1加权序列等不同类型的医学影像.随后,对原始图像进行预处理,包括噪声去除、图像配准以及标准化处理,以便为后续分析做好准备.在此基础上,利用先进的图像处理技术和机器学习方法对预处理后的MRI图像进行肿瘤检测.这一过程通常涉及提取形态学特征、纹理特征以及基于直方图的方法来识别潜在的肿瘤区域.接着,采用分类器如支持向量机、随机森林或深度学习模型来进行特征分类,以确定肿瘤的具体位置及类型.一旦完成肿瘤区域的识别,下一步便是精确地对其进行分割操作.这一步骤通常采用区域增长算法、边缘检测方法、水平面分割技术或者基于深度学习的分割算法来进行实现.这些算法根据MRI图像中的强度值、纹理特征以及形状信息将肿瘤区域与正常组织区分开来

📚****2 运行结果

主函数部分代码:

复制代码
 clc

    
 close all
    
 clear all
    
  
    
 %% Input
    
 [I,path]=uigetfile('*.jpg','select a input image');
    
 str=strcat(path,I);
    
 s=imread(str);
    
  
    
 figure;
    
 imshow(s);
    
 title('Input image','FontSize',20);
    
  
    
 %% Filter
    
 num_iter = 10;
    
     delta_t = 1/7;
    
     kappa = 15;
    
     option = 2;
    
     disp('Preprocessing image please wait . . .');
    
     inp = anisodiff_function(s,num_iter,delta_t,kappa,option);
    
     inp = uint8(inp);
    
     
    
 inp=imresize(inp,[256,256]);
    
 if size(inp,3)>1
    
     inp=rgb2gray(inp);
    
 end
    
 figure;
    
 imshow(inp);
    
 title('Filtered image','FontSize',20);
    
  
    
 %% thresholding
    
 sout=imresize(inp,[256,256]);
    
 t0=mean(s(:));
    
 th=t0+((max(inp(:))+min(inp(:)))./2);
    
 for i=1:1:size(inp,1)
    
     for j=1:1:size(inp,2)
    
     if inp(i,j)>th
    
         sout(i,j)=1;
    
     else
    
         sout(i,j)=0;
    
     end
    
     end
    
 end
    
  
    
 %% Morphological Operation
    
  
    
 label=bwlabel(sout);
    
 stats=regionprops(logical(sout),'Solidity','Area','BoundingBox');
    
 density=[stats.Solidity];
    
 area=[stats.Area];
    
 high_dense_area=density>0.7;
    
 max_area=max(area(high_dense_area));
    
 tumor_label=find(area==max_area);
    
 tumor=ismember(label,tumor_label);
    
  
    
 if max_area>200
    
    figure;
    
    imshow(tumor)
    
    title('tumor alone','FontSize',20);
    
 else
    
     h = msgbox('No Tumor!!','status');
    
     %disp('no tumor');
    
     return;
    
 end
    
         
    
 %% Bounding box
    
  
    
 box = stats(tumor_label);
    
 wantedBox = box.BoundingBox;
    
 figure
    
 imshow(inp);
    
 title('Bounding Box','FontSize',20);
    
 hold on;
    
 rectangle('Position',wantedBox,'EdgeColor','y');
    
 hold off;

🎉3********参考文献

文章中的一些内容源自网络,在文中标注来源并在注释中注明参考文献。可能会存在一些尚未完善的地方,请随时提出建议。

第[编号]位作者为陈俊豪、马露、刘秀婷等。采用基于Prompt_YNet的方法对全身范围的PET/CT扫描进行交互式肿瘤分割。该种方法发表于《湖北大学学报(自然科学版)》:第1至第10页(引用日期:2024年5月14日)。http://kns.cnki.net/kcms/detail/...

[2]张新宇,张家意,高欣.ASC-Net:腹腔镜视频中手术器械与脏器快速分割网络[J/OL].图学学报:1-13[2024-05-14].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1034.T.20240513.1519.002.html.

🌈4 Matlab代码********实现

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