如何使用MATLAB进行肺部分割与体积计算

肺部分割是医学影像处理中的重要任务之一。本节介绍了如何利用MATLAB中的图像处理工具箱，通过活动轮廓方法（Snakes）进行三维肺部分割，并计算肺部的体积。

一、准备数据

首先，我们需要将人体胸部CT扫描数据加载到MATLAB工作空间中。为了运行此示例，您需要使用附加功能浏览器下载样本数据集。此外，确保MATLAB已安装，并在命令行窗口中执行以下命令加载数据：

load chestVolumeV = im2single(V);  % 将CT扫描数据转换为单通道浮点数格式

在加载数据后，可以通过MATLAB附加功能浏览器查看和安装所需的数据集。完成后，您将能够在命令行窗口中访问CT扫描数据。

二、肺部分割

为了实现肺部分割，我们将分别处理XY平面和XZ平面的中心切片，通过二维分割优化得到初始肺部掩膜。

1. 提取二维切片

XY = V(:,:,160);  % 提取XY平面上的第160层切片XZ = squeeze(V(256,:));  % 提取XZ平面的第256层切片，并去除第三维

2. 二维分割与掩膜优化

使用Image Segmenter APP对XY和XZ切片进行分割，并对生成的二值掩膜图像进行优化处理。以下是优化步骤：

反转掩膜：确保肺部位于前景
```
BW = imcomplement(BW);
```

清理边框：移除不属于肺部的边缘杂质
```
BW = imclearborder(BW);
```

填充孔洞：处理肺部内部的空洞
```
BW = imfill(BW, 'holes');
```

形态学处理：平滑肺部边缘

se = strel('disk', 13);  % 创建半径为13的圆形结构元素BW = imerode(BW, se);

通过上述步骤，可以得到优化后的肺部掩膜图像。

3. 生成三维种子掩膜

将二维掩膜投影到三维空间中，创建通用的种子掩膜：

mask = false( seasonsize(V) );mask(:,:,160) = BW;  % 将XY掩膜复制到对应的Z层mask(256,:,:) = mask(256,:,:) | im reshape(BW_XZ, [1, 512, 318]);  % 将XZ掩膜融合到三维掩膜中

4. 活动轮廓分割

使用活动轮廓方法对三维体积进行分割：

segmentedImage = histeq(V);  % 对原始数据进行直方图均衡化BW = activecontour(V, mask, 100, 'Chan-Vese');  % 调用活动轮廓算法segmentedImage = V .* single(BW);  % 将分割结果与原始数据对齐

通过上述步骤，可以得到三维分割后的肺部图像。

三、计算肺部体积

为了验证分割效果，计算肺部的体积。使用regionprops3函数分析二值掩膜图像：

.volLungsPixels = regionprops3(logical(BW), 'volume');  % 获取分割肺部区域数量

结合CT扫描数据中每个体素的空间间距，可以计算肺部总体积：

spacingx = 0.76;  % X轴体素间距（mm）spacingy = 0.76;  % Y轴体素间距（mm）spacingz = 1.26e-6;  % Z轴体素间距（mm）unitvol = spacingx * spacingy * spacingz;  % 单个体素体积（mm³）.volLungs1 = volLungsPixels(1) * unitvol;  % 左肺体积.volLungs2 = volLungsPixels(2) * unitvol;  % 右肺体积.volLungsLiters = volLungs1 + volLungs2;  % 分割肺部总体积

通过上述方法，可以准确计算分割肺部的体积，满足医学影像处理的需求。

转载地址：http://ifuhz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

MySQL 数据库操作指南：学习如何使用 Python 进行增删改查操作