【图像检测】基于计算机视觉的超声图像上肾结石检测附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

肾结石（Renal Calculi），又称肾石（Kidney Stone），是一种基于晶体形成的固体团块。在医疗操作中，精准定位尿路结石（Urinary Calculus）至关重要。由于超声图像中的斑点噪声（Speckle Noise）会给人工检测尿路结石带来困难，因此有必要采用自动化方法在超声图像中识别肾结石。

超声成像是用于诊断肾脏异常（Kidney Abnormalities）的影像学技术之一。肾脏结构与位置的改变、肢体水肿（Limb Edema）均属于肾脏异常的表现形式。此外，肾结石、肾囊肿（Cysts）、尿路梗阻（Obstructed Urine）、先天性畸形（Congenital Malformations）以及恶性细胞（Malignant Cells）增生等，也属于常见的肾脏疾病（Renal Problems）。通过采用合适的图像处理技术，可有效解决（超声图像中结石检测困难这一）问题。

关键医学与技术术语说明

1. Renal Calculi（肾结石）：医学领域标准术语，指在肾脏内形成的固体结晶团块，主要成分包括草酸钙、磷酸钙、尿酸等，大小从几毫米到数厘米不等，可能引发腰腹疼痛、血尿等症状。

1. Speckle Noise（斑点噪声）：超声成像中因声波散射产生的固有噪声，表现为图像中颗粒状的明暗波动，会掩盖结石、囊肿等细微结构，是影响超声图像诊断精度的主要因素之一。

1. Urinary Calculus（尿路结石）：广义术语，涵盖肾结石、输尿管结石、膀胱结石等所有位于尿路系统中的结石，原文中因上下文聚焦肾脏检测，此处可理解为 “肾结石” 的延伸表述。

1. Kidney Abnormalities（肾脏异常）：泛指肾脏在结构、功能或位置上的异常状态，除原文提及的结石、囊肿外，还包括肾炎、肾积水、肾肿瘤等病症，超声成像是初步筛查此类异常的常用无创手段。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

imshow(original_image),title('Sample Image'); %a

%% Image Preprocessing phase

%Converting into grayscale image && %% Getting pixel info 

gray_image=rgb2gray(original_image); %a and b

figure;

imshow(gray_image),title('Grayscale Image');

impixelinfo %Give pixel intensity of any [x,y] data coordinates  

%% Plotting histogram of grayscale image

% figure; %%Useful for applying thresolding and finding particular

% thresolding value

% imhist(gray_image),title('Histogram of grayscale image');

%% Thresolding using 20 intensity value, above 20 pixel value 1 or 0

binary_image=imbinarize(gray_image,20/255); %Otherwise Binary image or c = b>20; %divide by 255 because imbinarize

%function accepts values between 1 and 0

figure;

imshow(binary_image),title('Binary Thresolding Image');

impixelinfo

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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