肺部支气管分割算法

最新推荐文章于 2022-07-30 09:20:04 发布

YJDAI

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分类专栏： MATLAB 文章标签：分割医学图像处理肺支气管 MATLAB 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dyj19930319/article/details/56315139

这篇博客介绍了作者在学习编程后完成的第一个项目——肺部支气管的分割算法。通过MATLAB，代码首先读取CT图像并转换为三维矩阵，接着使用自适应阈值和区域生长方法进行图像分割。此外，还包括了图像重建和显示的步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这是我学习编程以后做的第一个项目，课题是肺部支气管的分割算法。

代码分为两个部分，第一部分是将CT图像顺序读入三维矩阵保存

d = ls('*.dcm');%列出子文件中格式为.dcm的所有文件d
m = size(d,1);%获取文件数m

[group, element] = dicomlookup('InstanceNumber');%查看文件编号
sdata(m) = struct('imagename','','instance',0);%创建m行2列空的数据命名为imagename和instance

for i = 1:m
    metadata = dicominfo(d(i,:));%逐个读取文件信息
    position = metadata.(dicomlookup(group, element));%读取文件instancenumber到position
    sdata(i) = struct('imagename',d(i,:),'instance',position);%逐个将文件名和position赋到sdata中的imagename列与instance列
end

[unused, order] = sort([sdata(:).instance],'ascend');%将sdata中的instance列按升序排序
sorted = sdata(order).';%将order转置成为sorted

for i = 1:m
    d(i,:) = sorted(i).imagename;%逐个读取文件名到d的各行
end
topimage = dicomread(d(1,:));%读取第一张图片
metadata = dicominfo(d(1,:));%读取第一张图片信息

[group1, element1] = dicomlookup('PixelSpacing');%获取像素空间
[group2, element2] = dicomlookup('SliceThickness');%获取层厚
resolution = metadata.(dicomlookup(group1,