基于MATLAB的测地线主动轮廓医学图像分割系统

资 源 简 介

本项目实现了测地线主动轮廓模型，利用水平集方法自动分割CT、MRI等医学影像。系统通过迭代演化初始轮廓曲线，实现高效精确的图像分割，适用于医学图像处理研究与应用。

详 情 说 明

基于测地线主动轮廓模型的医学图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的医学图像分割技术——测地线主动轮廓模型（Geodesic Active Contour），结合水平集方法对CT、MRI等医学影像进行自动分割。系统通过偏微分方程数值求解，驱动初始轮廓曲线自适应地演化至目标器官或病变区域的精确边界，为医学诊断和研究提供可靠的分割工具。

功能特性

• 多格式支持：兼容DICOM、NIfTI、JPEG、PNG等主流2D/3D医学图像格式
• 灵活初始化：支持手动绘制或自动生成初始分割轮廓
• 参数可调：提供迭代次数、时间步长、正则化参数等关键参数配置
• 动态可视化：实时显示轮廓演化过程，生成演化动画
• 结果多样化：输出带分割边界的原图、二值掩模、量化评估指标
• 精度评估：自动计算Dice系数、Hausdorff距离等分割精度指标

使用方法

1. 准备输入数据：加载医学图像文件，提供初始轮廓（可通过交互工具绘制）
2. 参数配置：根据图像特性设置合适的模型参数
3. 执行分割：运行主程序开始轮廓演化过程
4. 查看结果：获取分割结果图像、掩模文件和评估报告
5. 分析过程：通过演化动画观察轮廓收敛情况

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM（处理3D影像建议≥8GB）
• 存储空间：≥1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要功能包括医学图像数据的读取与预处理、初始轮廓的验证与规范化、测地线主动轮廓模型的参数初始化与数值求解、水平集函数的迭代演化计算、分割结果的生成与可视化输出，以及最终分割精度的量化评估。该文件作为整个系统的调度中心，协调各算法模块协同工作，确保分割过程的完整执行。