【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:
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.
