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基于Matlab的3-D胸部扫描CT切片的肺部分割——使用活动轮廓(snakes)进行三维分割及建模
阅读量:678 次
发布时间:2019-03-17

本文共 1638 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

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/

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