基于MATLAB分水岭算法的肺癌CT影像智能分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现肺癌CT影像的自动病灶分割与定量分析。通过图像预处理、分水岭分割和形态学操作，精确提取肺部病灶区域，为临床诊断提供可靠的定量特征支持。

详 情 说 明

基于分水岭算法的肺癌CT影像病灶分割诊断系统

项目介绍

本项目是一个针对肺癌诊断的医学影像分析系统。系统基于分水岭算法，对肺部CT扫描影像中的病灶区域进行自动分割与定量分析。通过对DICOM格式的CT序列图像进行预处理、精确分割和特征提取，生成量化分析报告和三维可视化模型，为临床医生提供客观、量化的诊断依据，辅助肺癌的早期发现和治疗方案制定。

功能特性

• 医学影像预处理：采用对比度增强技术，优化CT图像质量，提高病灶与正常组织的区分度。
• 改进分水岭分割：结合形态学操作，有效克服传统分水岭算法的过分割问题，实现病灶区域的精确边界识别。
• 批量处理能力：支持对整个CT扫描序列进行自动化批量处理，提高分析效率。
• 定量特征分析：提取病灶的体积、位置、形态特征（如球形度、紧密度等）关键量化指标。
• 三维可视化：基于分割结果生成肺部病灶的三维重建模型（STL格式），提供多角度观察能力。
• 诊断辅助报告：自动生成包含病灶恶性程度评估的综合诊断报告。

使用方法

1. 准备输入数据：将肺部CT扫描序列（DICOM格式）放置在指定输入目录，可选的标注文件和扫描参数信息也需一并准备。
2. 运行主程序：执行系统主控程序，系统将自动完成图像预处理、病灶分割和特征分析全流程。
3. 查看输出结果：在输出目录中获取分割掩膜图像序列、量化分析报告、三维模型文件及诊断辅助报告。
4. 结果验证：医生可通过三维可视化工具查看分割效果，并结合量化报告进行诊断决策。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 18.04+
• 软件开发环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 内存：最低8GB，推荐16GB以上（用于处理大尺寸CT序列）
• 存储空间：至少10GB可用空间（用于存储CT数据和输出结果）
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

项目中主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要能力包括：协调整个系统的执行顺序，调用图像预处理模块对原始CT数据进行标准化和对比度增强，驱动改进的分水岭分割算法实现病灶区域的精确识别，管理批量处理任务以提高多切片数据的处理效率，执行病灶特征提取与定量分析计算，控制三维重建过程以生成可视化模型，并最终整合所有分析结果生成综合诊断报告。