基于主动轮廓模型的医学图像自动分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了主动轮廓模型算法，通过能量最小化自动分割医学图像中的目标区域，如器官或病变组织。支持交互式轮廓初始化，适用于CT、MRI等影像的精确边界提取，提升分割效率与准确性。

详 情 说 明

基于主动轮廓模型的医学图像自动分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于主动轮廓模型的智能医学图像分割算法。该算法利用能量最小化原理，能够自动、精确地检测医学影像中目标区域（如器官、肿瘤等）的边界。系统采用水平集方法进行数值求解，支持对二维/三维医学影像数据的处理，并提供交互式初始化、演化过程可视化及分割精度评估等功能，旨在为医学影像分析提供高效、可靠的分割工具。

功能特性

• 自动分割：基于主动轮廓模型，通过最小化能量泛函实现目标边界的自动检测。
• 多格式支持：支持读取DICOM、NIfTI等常见医学图像格式。
• 交互式初始化：允许用户手动绘制或自动生成初始轮廓。
• 参数可配置：提供迭代次数、收敛阈值、平滑系数等关键算法参数的灵活配置。
• 过程可视化：实时显示轮廓演化过程，并可生成演化动画。
• 精度评估：自动计算Dice系数、Hausdorff距离等分割精度评估指标。
• 几何特征提取：提供目标区域的面积、周长、离心率等几何特征测量。

使用方法

1. 准备输入数据：将待分割的二维/三维医学图像（DICOM或NIfTI格式）放置在指定目录。
2. 设置初始轮廓：通过系统提供的交互界面手动绘制初始轮廓，或选择自动生成功能。
3. 配置算法参数：根据具体图像特性调整迭代次数、收敛阈值等参数。
4. 执行分割算法：运行主程序，系统将自动进行轮廓演化并显示实时过程。
5. 查看与分析结果：获取分割后的二值掩模图像、演化过程动画、精度评估报告及几何特征测量结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存：建议 8GB 或以上（处理三维数据时推荐16GB）
• 磁盘空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，负责协调整个分割流程。其主要功能包括：医学图像数据的读取与预处理、提供交互界面供用户设置初始轮廓、调用水平集方法的核心算法进行能量最小化计算与轮廓演化、实时可视化显示演化过程、生成最终的分割结果掩模、计算各项分割精度评估指标与目标区域的几何特征，并最终整合所有结果生成完整的输出报告。