医学图像分析

医学图像分析是从医学图像中提取有意义信息的过程，通常使用计算方法。医学图像分析的一些任务是二维图像和三维体的可视化和探索，图像数据的分割、分类、配准和三维重建。用于分析的图像可以从医学成像方式获得，如x射线(2D和3D)、超声、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、核成像(PET和SPECT)和显微镜。MATLAB^®具有开发环境和内置的分析和数据访问功能，用于构建医学图像分析的算法。

医学图像分析可用于自动化或简化任务，如计数和识别显微镜图像中的细胞。例如，您可以分析和检测细胞中的癌性异常。对于重复性或主观任务，计算医学图像分析可以消除由于人为错误造成的不一致。通过计算分析，你可以将肿瘤组织从坏死中分割出来，或者测量血管中的氧饱和度。

借助医学图像分析，您可以从MRI图像重建3D表示，用于计算器官功能和其他诊断措施

医学图像分析算法可以应用于大量数据，例如从可穿戴设备收集的数字健康数据。这些算法可用于管理疾病和健康风险，以及促进健康和福祉。

用MATLAB进行医学图像分析

使用MATLAB，您可以:

• 可视化和探索2D图像和3D卷
• 处理超大多分辨率和高分辨率图像
• 利用内置的图像分割算法简化医学图像分析任务
• 使用深度学习技术进行分类
• 解析、加载、可视化和处理DICOM图像

在MATLAB中，您可以使用Volume Viewer应用程序．例如，您可以将人类大脑的MRI研究加载到体积查看器中，并探索显示大脑中发现的肿瘤位置和类型的数据。

在数字病理学中，整个组织切片被成像并数字化。产生的整个幻灯片图像(WSIs)具有极高的分辨率。读取wsi是一个挑战，因为图像不能加载到内存中，因此需要核外图像处理技术。MATLABbigimage对象可以存储和处理这种类型的大型多分辨率图像。

MATLAB包含了用于分割的应用程序。例如，您可以使用交互式图像分割应用程序用不同的方法从软组织中分割骨头，并进一步完善MRI图像的结果。的音量分配器应用程序提供多种方法来探索卷和分割卷中的对象。例如，你可以加载一堆大脑的MRI图像，并逐片或作为3D表示查看体积。然后你可以分割3D体积来标记大脑和肿瘤区域。

使用MATLAB，还可以使用深度学习方法从3D医学图像中执行脑肿瘤的语义分割。你可以设计和训练神经网络，或者使用预先训练好的网络。