MRI脑肿瘤检测和分割
图片。
抽象的
脑肿瘤是一种致命疾病，没有MRI无法自信地检测到。
在项目中，试图检测患者的大脑是否具有肿瘤或不是来自MRI的肿瘤
使用MATLAB模拟的图像。
为了对MRI图像进行形态操作铺平道路，是第一个图像
使用各向异性扩散滤波器过滤以减少连续之间的对比度
像素。之后，图像被调整大小并利用阈值图像
手动转换为黑白图像。这个主要过滤粘合
肿瘤存在的位置。
在这个半处理的图像上，已经应用了形态操作和
获得了可合理地点的稳定性和区域的信息。一种
这两个角色的最小值已从统计中确定
含有肿瘤的不同MRI图像的平均值。然后它被用来提供决赛
检测结果。
虽然这个模拟例程大部分时间都可以给出正确的结果，但它就失败了
当肿瘤的尺寸太小或肿瘤是空洞的。
该项目的较大目标是建立肿瘤的2D图像数据的数据库
MRI图像从特定人类的不同角度和通过分析拍摄
他们指出肿瘤的确切3D位置。履行这一点，2D肿瘤
已经开发了检测和分割，以更好的准确性，使3D
检测可以更可靠。这是项目的主要目标。
由Jarif，Shakib，Nabil，Ashfaq。