医用画像処理システムを実現するための平均クラスタリングおよび領域拡張アルゴリズム - GUI インターフェイス (Matlab)
医用画像処理は、医用画像処理分野の重要な分野であり、コンピューター技術を使用して医用画像をデジタル化し、分析、処理、再構成し、病理学的変化や疾患の特徴を明らかにします。医療画像処理では、平均クラスタリングおよび領域拡張アルゴリズムが広く使用されており、多くの場合、画像セグメンテーション、オブジェクト認識、特徴抽出などの技術と組み合わせて使用されます。
この記事では、主に Matlab を使用して医用画像処理システムを作成する方法を紹介します。これには、画像処理に平均クラスタリングおよび領域拡大アルゴリズムを使用し、結果を画像インターフェイスに表示する方法も含まれます。さらに、ユーザーが画像とそのパラメータを簡単に選択し、処理結果を表示できる GUI インターフェイスも付属します。
- GUIデザイン
GUI インターフェイスの設計には Matlab の GUIDE ツールボックスを使用します。メイン ウィンドウには、次の要素が含まれています: 画像選択ボタン、2 つのテキスト ボックス (平均クラスタリングと領域拡大のパラメータを入力するため)、2 つのボタン (平均クラスタリングの開始と領域拡大の開始)、軸 (処理された画像を表示するため) 。
2. 平均クラスタリング
平均クラスタリング アルゴリズムは教師なしクラスタリング アルゴリズムであり、ピクセルを異なる領域に分割でき、各領域のピクセルの色は互いに近く、他の領域のピクセルの色とは異なります。平均クラスタリングの基本的な考え方は、まずいくつかのピクセルをクラスターの中心としてランダムに選択し、次に他のピクセルを最も近いクラスターの中心に分類し、各クラスターの中心の位置を再計算します。クラスターの中心が動かなくなるまで、上記の手順を繰り返します。
以下は Matlab 実装コードです。
function [outputImage, clusteredImage