基于MATLAB的水平集医学图像智能分割系统

资 源 简 介

本项目实现了基于主动轮廓模型的水平集医学图像分割算法，支持CT/MRI等医学影像处理，提供多种初始化方法和正则化边缘检测功能，适用于医学图像分析研究。

详 情 说 明

基于水平集方法的医学图像智能分割系统

项目介绍

本项目是一个基于水平集方法和主动轮廓模型的医学图像智能分割系统。系统采用偏微分方程数值求解技术，能够对CT、MRI等常见医学影像进行精确分割，并提供分割结果的三维重建与定量分析功能。该系统具备友好的可视化界面，可实时观察水平集演化过程，适用于医学影像分析和辅助诊断场景。

功能特性

• 多格式医学图像支持: 兼容DICOM、PNG、JPEG等常见医学影像格式
• 灵活的初始化方式: 支持手动绘制初始轮廓与自动种子点生成
• 鲁棒的分割算法: 集成正则化项与边缘检测函数，确保分割边界光滑准确
• 实时可视化界面: 动态展示水平集演化过程及最终分割结果
• 三维重建与分析: 支持分割结果的三维可视化及量化评估（Dice系数、Hausdorff距离等）
• 结果导出功能: 可导出分割掩模、可视化结果、演化动画及量化指标数据

使用方法

1. 图像输入: 加载DICOM或标准图像格式的医学影像数据
2. 参数配置: 设置初始化参数（手动轮廓或自动种子点）、水平集演化参数（迭代次数、时间步长等）及预处理参数
3. 执行分割: 启动水平集演化算法，系统将实时显示演化过程
4. 结果分析: 查看分割结果、量化指标及三维重建效果
5. 数据导出: 将分割掩模、边界叠加图、演化动画及量化结果导出为所需格式

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11, macOS 10.14+, 或 Linux (Ubuntu 16.04+)
• 运行环境: MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件配置: 推荐4GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 依赖工具箱: Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括医学图像读取与预处理、初始轮廓设置界面、水平集演化算法实现、实时可视化显示、分割结果量化分析以及三维重建与数据导出功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的执行流程，为用户提供完整的图像分割操作体验。