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。用于此分析的图像可以从医学成像方式中获得，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^®有一个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，可以分析和检测细胞中的癌变异常。对于重复性或主观任务，计算机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。

通过医学图像分析，您可以从MRI图像重建三维表示，以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。这些算法可以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

用MATLAB，你可以:

• 可视化和探索2D图像和3D卷
• 处理非常大的多分辨率和高分辨率图像
• 通过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，您可以使用体积查看器应用程序。例如，你可以将人脑的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和数字化。产生的整个切片图像(WSIs)具有极高的分辨率。阅读WSIs是一个挑战，因为图像不能加载到内存中，因此需要外核图像处理技术。MATLABbigimage对象可以存储和处理这种类型的大型多分辨率图像。

MATLAB包含用于分割的应用程序。例如，可以使用交互式图像裂殖体应用从软组织中分割骨骼，并进一步用不同的方法细化MRI图像的结果。的卷裂殖体应用提供多种方法来探索卷和卷中的对象。例如，你可以加载一堆大脑的MRI图像，并逐个切片或作为3D表示来查看体积。然后，你可以分割3D体积来标记大脑和肿瘤区域。

有了MATLAB，你还可以用深度学习的方法，从3D医学图像中进行脑肿瘤的语义分割。你可以设计和训练神经网络，也可以使用预训练的网络。