基于MATLAB的磁共振图像中脑肿瘤自动分割技术

简介：
本研究提出了一种利用MATLAB开发的算法，旨在实现对磁共振成像（MRI）数据中的脑部肿瘤进行高效、精准的自动化分割。该技术通过优化处理流程和提高识别精度，为临床医生提供了有力工具以辅助诊断与治疗规划。 异常细胞生长会导致脑部肿瘤的形成，在早期发现并进行诊断及治疗对于降低人类因脑瘤导致的生命风险至关重要。在医学领域内，有效分割MR图像中的脑肿瘤是一项基本任务。根据强度值提取或分组图像中像素的过程被称为图像分割，它可以采用不同的方法来实现，如阈值、区域生长、流域和等高线处理。 为了改进先前的方法并克服其缺点，我们提出了一种新的方案：首先，在预处理阶段移除头骨以外的无用部分；其次，应用各向异性扩散滤波器去除MRI图像中的噪声。然后通过快速边界框(FBB)算法来标记肿瘤区域，并选择中心部位作为训练支持向量机(SVM)分类器的样本点。接着利用SVM对边界进行分类并提取出肿瘤信息。 该方法可以在MATLAB中实现，实验结果表明这种方法具有高精度和可靠性，这有助于专家与放射科医生轻松地评估脑部肿瘤的位置及大小。