手机什么app做网站,湖南禹班建设集团网站,江阴网站开发公司,网站建设的收费Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序#xff0c;GUI人机界面版本。使用传统图像分割方法#xff0c;非深度学习方法。使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下#xff1a; 1、读取图像。读取原始dicom格式的CT图像#xff0c;并显示#xff0c;绘制灰度直方图#xff1b; 2、图像…Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序GUI人机界面版本。使用传统图像分割方法非深度学习方法。使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下 1、读取图像。读取原始dicom格式的CT图像并显示绘制灰度直方图 2、图像增强。对图像进行图像增强包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化 3、肺质分割。基于阈值分割从原CT图像中分割出肺质 4、肺结节分割。肺质分割后进行特征提取计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节 5、可视化标注文件。读取医生的xml标注文件可视化出医生的标注结果 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 注需要2022b及以上版本。因为参数是根据这两张图片设置的所以只可分割压缩包里这两张图像替换成其他的图像效果不好。 基于传统图像处理方法的肺结节分割与提取系统
项目概述
本项目是一个使用MATLAB编写的肺结节分割与提取系统采用传统的图像处理方法而非深度学习技术。该系统包括一个图形用户界面GUI方便用户操作和查看结果。项目使用LIDC-IDRI数据集中的CT图像并提供了完整的图像处理流程从读取原始DICOM格式的图像到最终的肺结节分割和性能评估。
项目特点
完整的图像处理流程从读取图像到最终的肺结节分割涵盖了所有关键步骤。多种图像增强技术包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波和边缘锐化。传统的图像分割方法基于阈值分割和特征提取来实现肺质和肺结节的分割。性能评估计算IOU、DICE和PRE三个参数来评价分割效果。用户友好的GUI界面提供图形用户界面方便用户操作和查看结果。特定参数设置参数是根据提供的两张示例图像设置的适用于这些图像替换其他图像可能效果不佳。
项目结构
Lung_Nodule_Segmentation/
├── src/ # 源代码文件夹
│ ├── main.m # 主程序入口
│ ├── read_image.m # 读取和显示图像
│ ├── image_enhancement.m # 图像增强
│ ├── lung_segmentation.m # 肺质分割
│ ├── nodule_segmentation.m # 肺结节分割
│ ├── visualize_annotation.m # 可视化标注文件
│ ├── evaluate_segmentation.m # 评估分割效果
│ └── gui_main.fig # GUI主界面
├── data/ # 数据文件夹
│ ├── DICOM_images/ # 原始DICOM图像
│ ├── annotations/ # 医生的XML标注文件
│ └── example_images.zip # 示例图像压缩包
├── README.md # 项目说明文档
└── requirements.txt # 依赖项列表
项目功能 读取图像 读取原始DICOM格式的CT图像。显示图像并绘制灰度直方图。 图像增强 Gamma矫正调整图像的对比度。直方图均衡化提高图像的对比度。中值滤波去除噪声。边缘锐化增强图像的边缘信息。 肺质分割 基于阈值分割的方法从原CT图像中分割出肺质区域。 肺结节分割 在肺质分割的基础上进行特征提取。计算灰度特征和形态学特征进一步分割出肺结节。 可视化标注文件 读取医生的XML标注文件。可视化医生的标注结果与自动分割结果进行对比。 性能评估 计算IOU交并比、DICE系数和PRE精确率三个参数评价分割效果的好坏。 GUI人机界面 提供图形用户界面方便用户选择图像、查看处理结果和评估指标。
使用说明 环境准备 确保安装了MATLAB 2022b及以上版本。下载并解压项目文件到本地目录。 运行主程序 打开MATLAB导航到项目目录。运行main.m文件启动主程序。 使用GUI界面 打开gui_main.fig文件启动GUI界面。通过GUI界面选择要处理的图像查看处理结果和评估指标。
注意事项
数据集限制由于参数是根据特定的两张图像设置的替换其他图像可能会影响分割效果。建议仅使用提供的示例图像。依赖项确保所有依赖项都已安装具体依赖项见requirements.txt文件。
应用场景
医学影像分析帮助放射科医生快速识别和定位肺结节。科研教育用于医学影像处理的教学和研究。辅助诊断作为辅助工具提高肺结节检测的准确性和效率。
项目优势
无需深度学习框架使用传统的图像处理方法适合没有深度学习背景的用户。直观易用提供图形用户界面简化操作流程。全面的处理流程涵盖从图像读取到性能评估的所有步骤便于理解和应用。
项目介绍
1. 读取图像
功能读取原始DICOM格式的CT图像并显示图像及绘制灰度直方图。实现使用MATLAB的dicomread函数读取DICOM图像使用imshow函数显示图像使用imhist函数绘制灰度直方图。
2. 图像增强
功能对图像进行多种增强处理包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波和边缘锐化。实现 Gamma矫正使用imadjust函数调整图像的对比度。直方图均衡化使用histeq函数提高图像的对比度。中值滤波使用medfilt2函数去除噪声。边缘锐化使用fspecial和imfilter函数增强图像的边缘信息。
3. 肺质分割
功能基于阈值分割的方法从原CT图像中分割出肺质区域。实现使用graythresh函数计算全局阈值使用imbinarize函数将图像二值化再通过形态学操作如imopen和imclose去除小的噪声区域。
4. 肺结节分割
功能在肺质分割的基础上进行特征提取计算灰度特征和形态学特征进一步分割出肺结节。实现 特征提取计算每个连通区域的灰度特征如平均灰度、标准差等和形态学特征如面积、周长等。分割基于特征值进行分类识别出疑似肺结节的区域。
5. 可视化标注文件
功能读取医生的XML标注文件可视化出医生的标注结果。实现使用xmlread函数解析XML文件提取标注信息并在图像上绘制标注框。
6. 性能评估
功能计算IOU交并比、DICE系数和PRE精确率三个参数评价分割效果的好坏。实现比较自动分割结果和医生标注结果计算上述指标。
7. GUI人机界面
功能提供图形用户界面方便用户选择图像、查看处理结果和评估指标。实现使用MATLAB的GUIDE工具创建GUI界面集成各个功能模块提供友好的用户交互体验。
项目优势
无需深度学习框架使用传统的图像处理方法适合没有深度学习背景的用户。直观易用提供图形用户界面简化操作流程。全面的处理流程涵盖从图像读取到性能评估的所有步骤便于理解和应用。
希望这个项目能帮助你更好地理解和应用传统的图像处理方法在医学影像分析中的应用。
