医学图像分析是从医学图像中提取有意义信息的过程，通常采用计算方法。医学图像分析的一些任务是二维图像和三维体积的可视化和探索，图像数据的分割、分类、配准和三维重建。用于此分析的图像可以通过医学成像方式获得，如x射线(2D和3D)、超声、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®具有开发环境和内置的分析和数据访问功能，用于构建医学图像分析的算法。
DICOM文件，您可以在MATLAB中读取、写入和匿名化。
医学图像分析可用于自动化或简化任务，如计数和识别显微镜图像中的细胞。例如，您可以分析和检测细胞中的癌变异常。对于重复的或主观的任务，计算医学图像分析可以消除由于人为错误造成的不一致。通过计算分析，你可以从坏死中分割出肿瘤组织，或者测量血管中的氧饱和度。
大分辨率图像深度学习分类的组织块训练。
通过医学图像分析，您可以从MRI图像中重建3D表示，以计算器官功能和其他诊断措施
利用MATLAB对MR图像进行人左心室的三维几何重建。
医学图像分析算法可以应用于海量数据，如从可穿戴设备上采集的数字健康数据。这些算法可以用来管理疾病和健康风险，以及促进健康和福祉。
用MATLAB进行医学图像分析
用MATLAB，你可以:
- 可视化和探索2D图像和3D体积
- 处理非常大的多分辨率和高分辨率图像
- 通过内置的图像分割算法简化医学图像分析任务
- 使用深度学习技术进行分类
- 解析、加载、可视化和处理DICOM图像
在MATLAB中，您可以使用体积查看器应用程序．例如，您可以将人类大脑的MRI研究加载到体积查看器中，并探索显示大脑中发现肿瘤的位置和类型的数据。
Volume Viewer应用程序，显示3D体积数据和3D标记的体积数据。
在数字化病理中，整个组织切片被成像并数字化。由此产生的整个幻灯片图像(WSIs)具有极高的分辨率。读取WSIs是一个挑战，因为图像不能加载到内存中，因此需要非核图像处理技术。MATLABbigimage对象可以存储和处理这类大的多分辨率图像。
显示含有肿瘤组织的淋巴结图像bigimageshow在MATLAB。
Volume Segmenter应用程序，它可以显示体积的3D表示(在3D显示窗格中)和数据集的各个切片(在Slice窗格中)。
使用MATLAB，您还可以使用深度学习方法从3D医学图像中执行脑肿瘤的语义分割。你可以设计和训练神经网络或使用预先训练的网络。
用MATLAB在脑组织中分割肿瘤，左为标记地面真相，右为网络预测。
