Implementação do código MATLAB de segmentação do parênquima pulmonar parapleural usando modelo de contorno ativo e método bayesiano
Introdução:
A segmentação do parênquima pulmonar parapleural é uma das tarefas importantes no processamento de imagens médicas, que ajuda os médicos a diagnosticar e tratar doenças pulmonares. Neste artigo, descrevemos como usar modelos de contorno ativo e métodos bayesianos para obter a segmentação do parênquima pulmonar parapleural e fornecer o código MATLAB correspondente.
Princípio do algoritmo:
O Active Contour Model, também conhecido como modelo Snake, é um método de segmentação baseado na minimização de energia. Ele define uma função de energia e utiliza otimização iterativa para encontrar os limites da região de interesse na imagem. O método bayesiano é um método de aprendizagem estatística baseado no teorema de Bayes e realiza a segmentação de imagens estabelecendo um modelo de probabilidade.
Implementação de código:
a seguir está um exemplo de código usando MATLAB para implementar a segmentação do parênquima pulmonar parapleural:
% 读取输入图像
image = imread('input_image.png');
% 预处理，例如灰度化、平滑等
grayImage = rgb2gray