L'IRM (imagerie par résonance magnétique) est une technologie d'imagerie médicale couramment utilisée qui peut fournir des informations structurelles détaillées sur les tissus humains. La segmentation des images IRM est une tâche importante qui vise à séparer différents tissus ou structures dans l'image pour une analyse et un diagnostic plus approfondis. Cet article présentera comment utiliser MATLAB pour implémenter la segmentation d'images IRM, en utilisant une méthode combinée basée sur le clustering moyen, l'OUST (Optimal Unsupervised Segmentation Thresholding) et la méthode de croissance de région.
Tout d’abord, nous devons préparer une image IRM en entrée. Supposons que nous ayons chargé l'image IRM dans MATLAB et l'ayons stockée en tant que variable matricielle 2D image.
Ensuite, nous effectuerons une segmentation préliminaire de l'image en utilisant la méthode de clustering moyen. Le clustering moyen est un algorithme de clustering non supervisé qui réalise la segmentation en regroupant les pixels en clusters avec des valeurs de gris similaires. Voici le code pour implémenter la segmentation par clustering moyen à l'aide de MATLAB :
% 均值聚类分割
k = 3; % 聚类数
maxIterations = 10; % 最大迭代次数
% 初始化聚类中心
centers =