使用计算方法分析和可视化医学图像
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。
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。
例子和如何
软件参考
参见:MATLAB和Simulink生物科学,生物技术与制药的MATLAB和Simulink,MATLAB和Simulink用于医疗设备,图像处理和计算机视觉的MATLAB,dicom