MATLAB肺部CT影像智能癌症检测系统

资 源 简 介

该系统基于MATLAB开发，通过CT影像分析实现肺癌辅助诊断，集成了图像预处理、特征提取与病变分类功能，自动定位可疑恶性病变并生成可视化报告，助力医生高效筛查早期肺癌。

详 情 说 明

基于MATLAB的肺部CT影像智能癌症检测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的肺部CT影像智能分析系统，主要用于肺癌的计算机辅助诊断。系统通过先进的数字图像处理技术和机器学习算法，自动识别肺部CT扫描序列中的可疑恶性病变区域，实现病变的定位、分类和风险评估。该系统能够有效辅助放射科医生进行肺癌早期筛查，提高诊断效率和准确性。

功能特性

• 自动化处理流程：支持从DICOM格式的CT序列导入到最终报告生成的全流程自动化处理。
• 精准图像分析：结合图像预处理、特征提取和机器学习分类算法（如SVM、CNN），实现对病变区域的智能识别。
• 多维可视化：提供病变区域标注的二维CT图像，并支持生成可疑病灶的三维重建模型（可选）。
• 综合评估报告：自动生成结构化检测报告，包含病变的量化指标（位置、大小、恶性概率）和风险等级评估（低/中/高）。
• 临床数据融合：系统可整合患者基本信息（如年龄、吸烟史）等临床数据，以优化风险评估模型。

使用方法

1. 数据准备：将患者的肺部CT扫描序列（DICOM格式）放置在指定输入文件夹内。确保包含必要的元数据（如层厚、像素间距）。
2. 参数配置：根据需要，可在配置文件中调整图像处理参数和模型参数。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成图像加载、预处理、病变检测、分类及报告生成。
4. 结果查看：处理完成后，系统将在输出目录生成标注图像、检测报告和（可选）三维模型，用户可进行查看和分析。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+ 或 Linux（需验证兼容性）
• MATLAB：版本 R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Deep Learning Toolbox（若使用CNN分类器） - Statistics and Machine Learning Toolbox（若使用SVM等传统算法） - DICOM Support（用于读取医学影像）

• 硬件建议：

- 内存：≥ 8 GB（处理大型CT序列建议≥ 16 GB） - 显卡：支持CUDA的NVIDIA GPU（可选，用于加速深度学习推理）

文件说明

主程序文件作为系统的总控入口，负责协调整个检测流程的执行。它主要实现了以下核心功能：初始化系统环境与参数配置、自动读取并解析输入的DICOM序列及患者临床数据、调用图像预处理模块对CT切片进行标准化与增强处理、驱动特征提取算法从影像中量化关键指标、调度机器学习分类模型进行病变区域的识别与恶性概率计算、组织并生成包含病变标注的可视化结果与结构化检测报告，并最终整合输出所有分析成果。