Matlab进行灰度处理的代码，用于Mammographic质量检测中的mass CAD，通过伪彩色对乳腺钼靶影像进行分析...

简介：
MATLAB的灰色处理代码，结合伪彩色乳房X线图像和MaskR-CNN，实现了全自动的计算机辅助质量检测与分割。该算法能够同时对乳房X线照片进行检测和分割，利用伪彩色乳房X线图像和MaskR-CNN的协同作用。代码可从[GitHub存储库]获取；数据则包含用于训练模型的示例，可通过[GitHub页面]访问。总而言之，所提出的方法采用多尺度形态筛分法（MMS），将常规灰度乳房X线图像转化为具有增强效果的伪彩色X线图像。MMS在特定尺寸范围内能够突出类似病变的模式，并生成两个不同比例尺的输出图像。随后，这两个图像被合并到原始灰度乳房X线图像上，从而构成RGB伪彩色图像。如图所示，类似病灶的特征在新的伪彩色图像中将与背景颜色形成鲜明对比（黑色线条代表注释标记，蓝色线条则表示通过所提出方法生成的分割轮廓）。最后，利用生成的伪彩色乳房X线图像作为MaskR-CNN的输入数据。经过专门训练的MaskR-CNN模型能够有效地同时检测和分割乳腺肿块。值得注意的是，相比于使用传统的灰度乳房X线图像，采用伪彩色乳房X线图像可以显著提升MaskR-CNN在检测和分割方面的性能。该方法的实施步骤包括三个关键环节：首先是预处理；其次是生成伪彩色图像；最后是执行...