MRT (Magnetresonanztomographie) ist eine häufig verwendete medizinische Bildgebungstechnologie, die detaillierte Strukturinformationen über menschliches Gewebe liefern kann. Die Segmentierung von MRT-Bildern ist eine wichtige Aufgabe, die darauf abzielt, verschiedene Gewebe oder Strukturen im Bild für die weitere Analyse und Diagnose zu trennen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit MATLAB die MRT-Bildsegmentierung mithilfe einer kombinierten Methode implementieren, die auf Mean Clustering, OUST (Optimal Unsupervised Segmentation Thresholding) und der Region Growing-Methode basiert.
Zuerst müssen wir ein MRT-Bild als Eingabe vorbereiten. Angenommen, wir haben das MRT-Bild in MATLAB geladen und als 2D-Matrixvariable gespeichert image.
Als Nächstes führen wir eine vorläufige Segmentierung des Bildes mithilfe der Mean-Clustering-Methode durch. Mean Clustering ist ein unbeaufsichtigter Clustering-Algorithmus, der eine Segmentierung durch Gruppieren von Pixeln in Clustern mit ähnlichen Grauwerten erreicht. Im Folgenden finden Sie den Code zum Implementieren der Mean-Clustering-Segmentierung mithilfe von 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 =