基于MATLAB的乳腺肿瘤图像分割

最新推荐文章于 2025-11-27 21:04:18 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB的图像处理工具箱，结合k-means聚类算法对乳腺肿瘤图像进行分割，以帮助医生识别和定位肿瘤区域。通过预处理图像、应用k-means算法及显示分割结果，展示了一个基本的图像分割流程。

基于MATLAB的乳腺肿瘤图像分割

乳腺肿瘤图像分割是医学图像处理中的一个重要任务，它可以帮助医生准确地识别和定位乳腺肿瘤区域，为诊断和治疗提供有力的支持。本文将介绍如何使用MATLAB进行乳腺肿瘤图像分割，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些乳腺肿瘤图像数据。可以从公开的医学图像数据库中获取，或者使用自己的数据集。在这里，我们假设已经有了一组乳腺肿瘤图像数据。

接下来，我们将使用MATLAB中的图像处理工具箱来进行图像分割。以下是一个示例代码，展示了如何使用k-means聚类算法对乳腺肿瘤图像进行分割。

% 读取图像
image = imread('breast_tumor_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图
grayImage = rgb2gray
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