医学图像分析

医学图像分析从医学图像中提取有意义的信息的过程中,经常使用的计算方法。一些医学图像分析任务的可视化和勘探的2 d和3 d图像,分割、分类、登记、和3 d重建的图像数据。这个分析的图像可以获得来自医学成像模式,如x射线(2 d和3 d),超声波,计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI),核成像(PET和SPECT),和显微镜。MATLAB^®有一个内置的开发环境和分析和数据访问功能来构建医学图像分析算法。

医学图像分析可用于自动化或简化任务,比如计算和确定细胞显微图像。例如,您可以分析和检测癌变细胞的异常。对于重复或主观任务,计算医学图像分析可以消除人为错误导致的不一致性。通过计算分析,可以部分肿瘤组织坏死或测量血管的血氧饱和度。

医学图像分析,你可以从核磁共振图像重建3 d表示计算器官功能和其他诊断措施

医学图像分析算法可以应用到大量的数据,如数字健康数据收集的可穿戴设备。算法可以用来管理疾病和健康风险,以及促进健康和福祉。

医学图像分析和MATLAB

使用MATLAB,您可以:

• 可视化和探索2 d和3 d图像
• 过程非常大的多分辨率和高分辨率图像
• 简化医学图像分析任务内置图像分割算法
• 使用深度学习分类的技术
• 解析、负载、可视化和DICOM图像的过程

在MATLAB中,您可以探索使用3 d体积数据体积查看器应用程序。例如,您可以加载一个MRI研究人类大脑的体积观众和探索显示肿瘤的位置和类型的数据发现在大脑中。

在数字病理,整个组织的幻灯片是成像和数字化。结果整个幻灯片(WSIs)非常高分辨率图像。阅读WSIs是一个挑战,因为图片不能被加载到内存中,因此需要核外图像处理技术。MATLABbigimage对象可以存储和处理这种类型的大型多分辨率图像。

MATLAB包括细分的应用。例如,您可以使用交互式的图像裂殖体应用段骨骼软组织和进一步完善核磁共振图像的结果用不同的方法。的卷裂殖体应用提供了许多方法来探索一个卷卷和段对象。例如,您可以加载一个堆栈的大脑和视图的MRI图像体积挤牙膏式或3 d表示。然后您可以部分3 d体积标签大脑和肿瘤区域。

使用MATLAB,您还可以使用深度学习方法执行语义分割三维医学图像的脑瘤。你可以设计和训练神经网络或使用pretrained网络。