基于MATLAB的医学图像智能分割系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现医学图像的多算法分割分析系统，支持DICOM、JPEG、PNG等格式，集成区域生长、阈值分割等经典算法，提供完整的图像预处理与分割解决方案。

详 情 说 明

医学图像多方法分割分析与系统

项目介绍

本项目基于MATLAB开发了一个集成多种分割算法的医学图像处理系统，实现了从图像读取、预处理到多算法分割、结果分析和评估的全流程处理。系统针对CT、MRI等医学影像数据，提供区域生长、阈值分割、边缘检测和水平集四种经典分割方法，并通过定量指标评估分割效果，为医学图像分析研究提供实用工具。

功能特性

• 多格式支持: 兼容DICOM、JPEG、PNG、BMP等常见医学图像格式
• 预处理功能: 图像去噪、增强等预处理操作
• 多算法集成:

- 区域生长法（可自定义种子点） - 阈值分割法（可调节阈值范围） - 边缘检测法（Canny、Sobel等算子） - 水平集方法（主动轮廓模型）

• 可视化分析: 分割结果与原图叠加显示，多算法对比视图
• 定量评估: 自动计算Dice系数、Jaccard指数等评估指标
• 结果导出: 支持分割结果图像、评估报告和统计图表的保存

使用方法

1. 数据准备: 将DICOM序列或单个图像文件放置在指定目录
2. 参数设置: 根据需要调整各分割算法的参数（如阈值范围、种子点位置等）
3. 执行分割: 运行主程序，选择需要的分割算法
4. 结果分析: 查看分割效果，系统自动生成评估报告
5. 导出结果: 保存分割图像和评估报告

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本: R2018b或更高版本
• 必要工具箱:

- 图像处理工具箱 - 计算机视觉工具箱 - 统计和机器学习工具箱

文件说明

本项目的主入口文件main.m构建了完整的医学图像分割分析流程，具体实现了图像数据载入与格式解析、预处理操作执行、四种核心分割算法的调度运行、分割结果的多视图展示与对比分析、基于参考标注的量化评估计算以及最终结果的可视化导出等核心功能模块。