基于MATLAB的智能脑部MRI图像处理与特征分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现脑部MRI数据的自动化预处理、多模态图像融合及深度学习辅助分割，可提取脑组织特征并支持临床分析。系统兼容T1、T2、FLAIR等多种扫描序列，兼顾高效性与精确度，适用于医学影像研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的脑部MRI图像多层次分割与特征分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的脑部磁共振成像（MRI）分析系统，旨在实现脑部MRI数据的自动预处理、多模态图像融合、精确脑组织分割和定量特征分析。系统结合深度学习与传统图像处理算法，能够自动识别脑室、灰质、白质等关键脑区结构，并提供全面的可视化展示和统计分析功能。

功能特性

• 多模态数据支持：兼容T1加权、T2加权、FLAIR等多种MRI扫描序列
• 智能预处理：自动完成DICOM格式数据的标准化和预处理
• 混合分割算法：融合U-Net深度学习网络与多尺度形态学处理、区域生长等传统算法
• 精确结构识别：自动识别脑室、灰质、白质等关键脑区
• 三维可视化：支持三维重建和分割结果的可视化展示
• 定量分析：提供各区域体积、面积等统计指标的自动计算
• 质量评估：集成Dice系数、Hausdorff距离等分割质量评估指标
• 报告生成：自动生成统计分析报告和可视化结果图像

使用方法

1. 数据准备：将DICOM格式的脑部MRI图像数据放置在指定输入文件夹
2. 参数配置：根据需要修改图像参数配置文件（分辨率、切片厚度等）
3. 运行系统：执行主程序文件启动分析流程
4. 结果查看：在输出目录查看分割结果、三维模型、分析报告和质量评估结果
5. 可视化展示：使用集成的可视化模块查看原始图像与分割结果的叠加显示

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS
• MATLAB版本：R2020a或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Deep Learning Toolbox - Computer Vision Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox

• 硬件建议：

- 内存：16GB或以上 - 显卡：支持CUDA的NVIDIA GPU（用于加速深度学习推理） - 存储空间：最少10GB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，集成了完整的脑部MRI分析工作流。该文件负责协调数据读取与预处理流程，调用多模态图像融合模块实现不同扫描序列的配准与信息整合，通过深度语义分割与传统图像处理相结合的混合算法完成脑组织区域的精确划分。同时，该程序还管理着三维重建过程，组织定量特征计算与统计分析，并控制可视化结果的生成与展示，最终输出包括分割掩模、评估指标和分析报告在内的综合性结果。