【图像分割】基于计算机视觉实现胸部CT肺质提取附matlab代码
【图像分割】基于计算机视觉实现胸部CT肺质提取附matlab代码
TT_Matlab
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
1 内容介绍
在现代医学领域中,医学影像处理技术随着计算机科学和影像技术的进步,已经成为医学领域重要的一个分支。室外光照度不均、CT自身空间分辨率和层厚参数、人体组织器官蠕动等诸多外界因素造成了医学X线图像具有噪声污染、细节信息隐藏、病变组织边缘模糊等问题[1]-[3],对医生诊断和治疗的准确性构成了潜在影响。本文以"人体肺"CT图像为研究对象,利用MATLAB GUI(Graphical UserInterface)的高度集成开发环境,对图像进行了图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和形态学处理操作。结果证明处理后的CT图像较原图像有更好的可视度,有效地改善了图像质量,方便医务人员提取更多有价值的图像细节信息。
2 仿真代码
% （图像分割）MATLAB胸部CT肺质提取
% demo
% by HPC_ZY
20190718
clear; close all; clc
load 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
imbi
0
= 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(imbi
0
),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(imbi
0
);
% 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;
end
end
imbi = label==IDX;
if
showflag
figure
subplot(
121
),imshow(imbi
0
),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
figure
subplot(
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’
)
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.