基于随机游走算法的医学图像多标签分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用随机游走算法与图论模型，通过用户交互式标记种子点，计算像素电势分布概率，实现医学图像的自动多类别分割。适用于器官与病变区域的精准识别，提升医学影像分析效率。

详 情 说 明

基于随机游走算法的医学图像多标签分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于图论与电势理论的医学图像交互式多标签分割系统。系统核心采用随机游走算法，将图像像素映射为图节点，通过求解拉普拉斯方程计算像素点的电势分布概率，实现医学图像中器官、病变区域等目标的精确分割。该系统支持二维/三维医学影像数据，适用于CT、MRI等多种模态的医学图像分析。

功能特性

• 多标签分割：支持同时对图像中多个目标区域进行分割标注
• 交互式种子标记：提供直观的种子点交互标记界面，支持多种标签分类
• 高效矩阵运算：采用稀疏矩阵优化技术，实现大型线性方程组的高效求解
• 多格式支持：兼容DICOM、NIfTI等主流医学图像格式
• 可视化输出：生成分割标签矩阵、概率分布图谱及叠加可视化效果

使用方法

1. 数据准备：准备二维/三维医学图像数据（DICOM或NIfTI格式）
2. 种子标记：通过交互界面在图像上标记各分类的种子点坐标
3. 参数设置：调整游走权重函数系数、收敛阈值等参数（可选）
4. 执行分割：运行算法计算像素点的电势概率分布
5. 结果输出：获取分割标签矩阵、概率分布图及可视化分割边界

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上（处理三维数据建议16GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括医学图像数据的读取与预处理、交互式种子点标记界面的管理、基于图论模型的图像像素关系构建、随机游走概率计算的核心算法执行、分割结果的后处理与优化，以及多种输出格式的生成与可视化展示功能。