基于MATLAB的脑肿瘤自动检测与分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过处理MRI T1和T2加权图像实现脑肿瘤的自动检测、分割与轮廓提取。系统结合图像分割与测地距离分析技术，可精确识别肿瘤区域并计算中心坐标，为医疗诊断提供自动化支持。

详 情 说 明

基于图像分割与测地距离分析的脑肿瘤自动检测系统

项目介绍

本项目开发了一个集脑肿瘤检测、分割与轮廓提取于一体的自动化系统。系统通过分析MRI T1和T2加权图像，自动识别肿瘤区域，计算肿瘤中心坐标，并精确提取肿瘤轮廓。系统采用多模态图像处理技术，能够区分正常脑组织（灰质、白质）与病理组织（肿瘤、水肿），有效解决骨强度干扰问题，实现高精度的肿瘤定位和量化分析。

功能特性

• 多模态图像分析：支持MRI T1和T2加权图像的综合处理
• 自动肿瘤检测：基于协方差矩阵和图像直方图的异常区域自动提取
• 精确分割技术：采用测地距离分割与快速行进算法实现病理组织区分
• 智能分类处理：利用主成分分析（PCA）进行图像分类与冗余信息消除
• 量化分析输出：提供肿瘤大小、位置等参数的详细分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- MRI医学影像数据（T1加权和T2加权图像） - 脑部肿瘤纹理模板数据库 - 扩散加权成像（DWI）实际数据 - 包含灰质、白质标准特征的参考数据集

1. 运行主程序启动分析流程

1. 获取输出结果：

- 肿瘤区域精确分割的二值掩模图像 - 肿瘤中心坐标定位数据 - 肿瘤轮廓提取的边界坐标序列 - 肿瘤大小、位置参数的量化分析报告 - 病理组织与正常组织的分类统计结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学工具箱
• 至少8GB内存
• 支持DICOM格式的图像处理环境

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了多模态MRI图像的预处理与配准、基于协方差矩阵的异常区域自动检测、利用主成分分析进行特征降维与分类、测地距离算法驱动的肿瘤精确分割、肿瘤中心坐标的自动计算与定位、肿瘤轮廓边界的高精度提取，以及最终生成包含量化参数的综合分析报告。