医学图像分割-Java 学习之路

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我正在寻找一种分割算法来从下面显示的MRI图像中提取小鼠脊柱的中间部分 . 我想通过阈值强度来提取零件，但强度与图像中的其他部分太相似 . 我还被告知（由我的主管）研究半自动分割算法，您可以在其中单击感兴趣区域中的像素，算法会考虑从您单击的像素扩散的像素 . 对此的任何其他建议也将不胜感激 .

我是这个领域的新手，所以欢迎简单的解释和/或其他资源的链接 .

小鼠脊柱的MRI图像：

与上面相同，突出显示的区域需要分段：

附： - 我在matlab工作，所以如果你知道一个好的工具箱，请告诉我 .

我的背景：物理学本科，启动医学物理硕士，并尝试进入图像分析/计算机视觉 .

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我正在处理相同类型的MRI数据，低分辨率和微小结构，其强度分布与其他结构相同 . 我所做的更容易，是为不相关的结构 Build 一个模板，并使用它们将它们从原始图像中剪切掉，这样我就可以得到我需要的VOI，然后我使用随机森林（或者你可以从区域开始）增长并定义一些正则化和平滑参数）来提取您的区域 .

您可以在ITKsnap上开始一些测试包分段 . 有一种半自动监督学习算法，基于水平集活动轮廓进行分割 . 我用它，我发现它非常有用 . 如果您需要帮助，请告诉我 .

回复于 2024-05-09T07:41:33+08:00
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您可以考虑在图像样本中查看脊柱区域的空间/光谱特征 . 这样，您可以利用结构的某些特征来帮助您细分ROI .

我们的想法是使其更多地关于微观形态而不是强度水平，这可能随着不同的样品而变化 .

回复于 2024-05-09T07:41:33+08:00
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您的图像分辨率非常低，提取所需区域非常困难 . 尝试使用ImageJ，选择感兴趣区域（ROI）并计算面积和其他参数要容易得多 .

编辑：

如果你想坚持使用MATLAB，你可以使用 roipoly() . 它不是自动化或半自动算法 . 基本上您将要做的是，单击所需区域边界上的多个点，然后测量边界内的像素数 . 以下代码执行相同的操作：
```
img = imread('your_image');
BW = roipoly(img); %Select points (complete the loop)-> right click -> create mask
close;
number_of_pixles = length(find(BW == 1)) %Total number of pixels in the region.
```
回复于 2024-05-09T07:41:33+08:00

医学图像分割

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