MATLAB医学图像智能分割系统：区域生长与模糊C均值聚类算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成区域生长与模糊C均值聚类（FCM）算法，针对多模态医学图像实现自动化高精度分割。有效解决灰度不均、边界模糊等挑战，适用于肿瘤检测与器官分割等临床场景，提升医学图像分析效率。

详 情 说 明

基于区域生长与模糊C均值聚类的医学图像智能分割系统

项目介绍

本项目实现了一套针对多模态医学图像的自动化分割系统，核心整合了区域生长算法与模糊C均值聚类（FCM）两种鲁棒的分割方法。系统专为处理灰度不均匀、边界模糊的医学影像（如CT、MRI）而设计，能够有效应用于肿瘤检测、器官分割等关键临床场景，辅助医生进行精准诊断与分析。

功能特性

• 多模态图像支持：兼容DICOM、PNG、JPG格式的二维/三维医学图像序列。
• 双核心分割算法：

- 区域生长算法：允许用户交互式指定种子点，根据灰度相似性与空间邻接性进行区域扩张。 - 模糊C均值聚类（FCM）：基于像素灰度特征的软分类，自动划分图像区域，用户可设定聚类数目。

• 智能化处理：内置图像预处理与后优化模块，提升对复杂医学图像的分割精度。
• 丰富输出结果：

- 生成二值化分割掩膜（Binary Mask）。 - 提供分割结果与原图的叠加可视化对比。 - 输出包含面积、质心、灰度均值等量化指标的统计报告。

• 灵活导出：支持将结果导出为MAT文件或标准医学图像格式（如NIfTI）。

使用方法

1. 准备输入：将待分割的医学图像（DICOM序列、PNG或JPG文件）放入指定输入目录。
2. 参数配置：运行前，可根据需求在配置界面或脚本中调整参数：

- 区域生长算法：设置生长阈值、邻域连接方式（4连通/8连通），并准备输入种子点坐标。 - FCM算法：设定聚类数目（如2类用于背景与目标分离）。

1. 执行分割：运行主程序。对于区域生长法，程序会提示输入或选择种子点。
2. 获取结果：分割完成后，系统将在输出目录生成：

- 分割掩膜文件。 - 结果叠加图。 - 统计报告文本文件。 - 可选导出格式文件（MAT或NIfTI）。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少 4 GB RAM（处理三维大体积数据时建议 8 GB 或以上）

文件说明

主程序文件作为系统的控制中枢，承担了核心调度与集成功能。其主要能力包括：引导用户完成图像数据的加载与格式识别；提供接口用于接收算法参数与交互式种子点输入；根据用户选择调用相应的区域生长或模糊C均值聚类分割算法模块；协调执行图像预处理、分割计算及结果后优化等系列步骤；最终生成并管理分割掩膜、可视化对比图、统计报告等多种输出结果，同时支持用户选择导出格式完成数据保存。