【图像分割】基于计算机视觉实现脑肿瘤分割附matlab代码

本文探讨了脑肿瘤的定义及其对癫痫的影响,重点介绍了磁共振成像(MRI)在诊断中的应用,特别是针对MRI图像的预处理技术。通过结合模糊方法与多光谱分析,作者展示了如何增强和识别脑肿瘤。此外,文章提到了一个使用MATLAB实现的仿真代码片段,展示了肿瘤分割的步骤和结果。

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​1 内容介绍

肿瘤被定义为组织的异常生长。脑瘤是一种异常细胞在其中不受控制地生长和繁殖的大量组织,似乎不受控制通过控制正常细胞的机制。脑肿瘤可以是原发性或转移性,恶性或良性。转移性脑肿瘤是一种癌症已从身体其他部位扩散到大脑 I。癫痫是一种大脑疾病,其中大脑中的神经细胞或神经元簇有时信号异常。神经元通常会产生电化学脉冲作用于其他神经元、腺体和肌肉以产生人类的思想、感觉、和行动。在癫痫症中,正常的神经元活动模式受到干扰,引起奇怪的感觉、情绪和行为,有时会引起抽搐、肌肉痉挛和意识丧失 [3]。二、磁共振成像 (MRI) 是一种先进的医学成像技术生成人体 MRI 成像中包含的部件的高质量图像常用于治疗脑肿瘤、脚踝和足部。从这些高分辨率图像,我们可以得出详细的解剖信息来检查人脑发育和发现异常。现在有几种方法论对 MR 图像进行分类,包括模糊方法、神经网络、图谱方法、基于知识的技术、形状方法、变异分割。核磁共振包括T1 加权、T2 加权和 PD(质子密度)加权图像并经过处理通过将基于模糊的技术与多光谱分析相结合的系统[2]。三、MRI图像的预处理是图像分析的主要步骤图像增强和降噪技术,用于增强图像质量,然后应用一些形态学操作来检测肿瘤图片。形态学运算基本上应用在一些假设上关于肿瘤的大小和形状,最后将肿瘤映射到原始灰度图像,强度为 255,使图像中的肿瘤可见。该算法已在多个患者脑肿瘤图像的 MRI 数据上进行了尝试在。

2 仿真代码

I=imread('5.jpg');figure, imshow(I); title('Brain MRI Image');I = imresize(I,[200,200]);I= rgb2gray(I);I= im2bw(I,.6);%binarising with thresold .6figure, imshow(I);title('Thresholded Image');I2(fgm) = 255;se2 = strel(ones(5,5));fgm2 = imclose(fgm, se2);fgm3 = imerode(fgm2, se2);fgm4 = bwareaopen(fgm3, 20);I3 = I;bw = im2bw(Iobrcbr);figureimshow(bw), title('only tumor')

3 运行结果

4 参考文献

[1]陈亮亮. 基于MATLAB的CT肝肿瘤图像分割[C]// 浙江生物医学工程学会第九届年会. 0.

[2]蒋秋霖, 王昕. 基于区域生长算法的脑肿瘤图像分割[J]. 长春工业大学学报(自然科学版), 2018, 039(005):490-493.

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,相关matlab代码问题可私信交流。

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