基于MATLAB的区域生长法医学CT图像肺部分割系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于区域生长算法的医学CT图像肺部分割系统，支持自动/手动种子点选择，通过动态阈值判决精确分割肺部组织。包含图像预处理、区域生长和后处理模块，适用于医学图像分析研究。

详 情 说 明

基于区域生长法的医学CT图像肺部分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于区域生长算法的医学CT图像肺部分割系统。系统能够自动或手动选取肺部区域种子点，通过动态阈值判决进行区域生长，精确分割出肺部组织结构。该系统包含图像预处理、种子点选择、区域生长、后处理和结果可视化等模块，能够有效提取肺部区域，为后续医学图像分析提供基础。

功能特性

• 自动与手动种子点选择：支持自动定位和手动交互式选择区域生长种子点
• 动态阈值分割：采用自适应阈值策略进行区域生长判决
• 完整的处理流程：包含图像预处理、分割计算、后处理优化全流程
• 三维数据支持：能够处理二维切片和三维体数据
• 结果可视化：提供分割结果叠加显示和边界标注
• 性能评估：自动计算分割准确率、敏感度等量化指标

使用方法

1. 数据准备：将DICOM格式的胸部CT扫描图像序列放置在指定目录
2. 参数配置：根据图像特性调整生长阈值和区域参数
3. 执行分割：运行主程序启动自动分割流程
4. 结果查看：查看生成的分割掩模、可视化结果和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少8GB内存（处理三维数据推荐16GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、种子点自动检测与交互式选择、区域生长算法执行、分割结果的后处理优化、分割掩模与可视化结果生成以及分割性能的量化评估。通过该文件可实现从原始CT图像到最终分割结果的完整处理流水线。