MATLAB实现的脑部CT图像智能分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过预处理、多阈值分割、区域生长及边缘检测方法，实现脑部CT图像的自动精细分割和轮廓提取，并提供可视化结果。适用于医学图像分析与研究。

详 情 说 明

基于区域生长与边缘检测的脑部CT图像智能分割系统

项目介绍

本项目实现了一套针对脑部CT图像的智能分割系统，综合利用图像预处理、多阈值分割、区域生长算法和边缘检测技术，旨在精确分割脑组织区域并提取脑部轮廓。系统支持对DICOM格式的脑部CT序列图像进行处理，输出分割结果及相关定量分析，可用于辅助医学诊断与研究。

功能特性

• 图像预处理: 采用中值滤波去除噪声，并利用直方图均衡化增强图像对比度。
• 多阈值分割: 应用Otsu等方法初步识别脑组织区域。
• 精细分割: 结合区域生长算法对脑部结构进行精细化分割。
• 轮廓提取: 应用Canny边缘检测算子提取脑部轮廓，并辅以形态学开闭运算优化结果。
• 结果可视化与导出: 可视化显示分割结果，支持将结果以PNG图像和MAT文件格式导出，并生成包含面积、体积统计及Dice系数等评估指标的定量分析报告。

使用方法

1. 准备输入数据: 将DICOM格式的脑部CT序列图像（512×512像素）放置在指定输入目录。
2. 运行主程序: 执行主程序文件，系统将自动完成预处理、分割、轮廓提取及结果生成全过程。
3. 查看与导出结果: 程序运行后，分割结果将以覆盖轮廓的原图形式显示，同时生成定量报告与可导出文件。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存: 建议4GB以上
• 磁盘空间: 至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要功能包括：读取输入的DICOM图像序列；调用预处理模块进行噪声去除与对比度增强；执行多阈值分割与区域生长算法实现脑组织区域的识别与精细划分；应用边缘检测与形态学操作完成轮廓提取；最终实现分割结果的可视化、定量分析与多种格式的导出。