长春网站推广优化,服务器和域名如何做网站,兴义网站开发公司,怎么做百度搜索排名#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 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
使用各向异性滤波器和图像分割技术进行MRI图像处理可以有效地检测脑肿瘤的存在、位置、区域和边界。
摘要 脑肿瘤是一种致命的疾病没有MRI技术无法可靠地检测到。在这个项目中我们尝试使用MATLAB模拟从MRI图像中检测患者大脑是否存在肿瘤。为了为MRI图像的形态学操作铺平道路我们首先使用各向异性扩散滤波器对图像进行滤波以降低像素之间的对比度。然后我们调整图像大小并手动将其转换为黑白图像通过阈值处理来初步筛选出肿瘤可能存在的区域。
在这个半处理的图像形态学操作上我们利用有关肿瘤大小和合理位置的信息进行进一步处理。这两个参数的最小值是根据包含肿瘤的不同MRI图像的统计平均值确定的。然后我们使用这些参数来提供最终的检测结果。
尽管这个模拟程序在大多数情况下可以给出准确的结果但对于过小的肿瘤或具有中空结构的肿瘤它可能无法执行。
这个项目的更大目标是建立一个包含从不同角度拍摄的特定人类MRI图像中的肿瘤2D图像数据的数据库并通过对这些图像进行分析来确定肿瘤的精确3D位置。为了实现这一目标我们已经开发了2D肿瘤检测和分割方法以提高准确性从而使3D检测更加可靠。这是项目的主要目标。
2 运行结果 部分代码
figure
imshow(erodedImage);
title(eroded image,FontSize,20);%% subtracting eroded image from original BW imagetumorOutlinetumor;
tumorOutline(erodedImage)0;figure;
imshow(tumorOutline);
title(Tumor Outline,FontSize,20);%% Inserting the outline in filtered image in green colorrgb inp(:,:,[1 1 1]);
red rgb(:,:,1);
red(tumorOutline)255;
green rgb(:,:,2);
green(tumorOutline)0;
blue rgb(:,:,3);
blue(tumorOutline)0;tumorOutlineInserted(:,:,1) red;
tumorOutlineInserted(:,:,2) green;
tumorOutlineInserted(:,:,3) blue; figure
imshow(tumorOutlineInserted);
title(Detected Tumer,FontSize,20);%% Display Togetherfigure
subplot(231);imshow(s);title(Input image,FontSize,20);
subplot(232);imshow(inp);title(Filtered image,FontSize,20);subplot(233);imshow(inp);title(Bounding Box,FontSize,20);
hold on;rectangle(Position,wantedBox,EdgeColor,y);hold off;subplot(234);imshow(tumor);title(tumor alone,FontSize,20);
subplot(235);imshow(tumorOutline);title(Tumor Outline,FontSize,20);
subplot(236);imshow(tumorOutlineInserted);title(Detected Tumor,FontSize,20);
figure imshow(erodedImage); title(eroded image,FontSize,20);
%% subtracting eroded image from original BW image
tumorOutlinetumor; tumorOutline(erodedImage)0;
figure; imshow(tumorOutline); title(Tumor Outline,FontSize,20);
%% Inserting the outline in filtered image in green color
rgb inp(:,:,[1 1 1]); red rgb(:,:,1); red(tumorOutline)255; green rgb(:,:,2); green(tumorOutline)0; blue rgb(:,:,3); blue(tumorOutline)0;
tumorOutlineInserted(:,:,1) red; tumorOutlineInserted(:,:,2) green; tumorOutlineInserted(:,:,3) blue; figure imshow(tumorOutlineInserted); title(Detected Tumer,FontSize,20);
%% Display Together
figure subplot(231);imshow(s);title(Input image,FontSize,20); subplot(232);imshow(inp);title(Filtered image,FontSize,20);
subplot(233);imshow(inp);title(Bounding Box,FontSize,20); hold on;rectangle(Position,wantedBox,EdgeColor,y);hold off;
subplot(234);imshow(tumor);title(tumor alone,FontSize,20); subplot(235);imshow(tumorOutline);title(Tumor Outline,FontSize,20); subplot(236);imshow(tumorOutlineInserted);title(Detected Tumor,FontSize,20);
3 参考文献 文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。 [1]周子又,刘奇,任静.基于MRI脑肿瘤的滤波方法与分割技术对比研究[J].中国医学影像学杂志, 2015, 23(7):5.DOI:10.3969/j.issn.1005-5185.2015.07.020.
[2]周子又,刘奇,任静.基于MRI脑肿瘤的滤波方法与分割技术对比研究[J].中国医学影像学杂志, 2015(007):000.
[3]曾文权,何拥军,崔晓坤.基于各向异性滤波和空间FCM的MRI图像分割方法[J].计算机应用研究, 2014, 31(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2014.01.075.
4 Matlab代码实现
