MATLAB医学画像分割アルゴリズムの研究とシミュレーション分析

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MATLAB医学画像分割アルゴリズムの研究とシミュレーション分析

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処理プロセスの概要： 1.画像前処理　・医学画像（MRIやCT画像など）を読み込み　・カラー画像であればグレースケール変換　・ノイズ除去（メディアンフィルタやガウスフィルタなど）を行い、画像の品質を向上 2.画像強調　・コントラスト強調（ヒストグラム均等化など）を実施　・関心領域のエッジ特性を強調し、後続の分割を容易に 3.画像分割　・分割アルゴリズムの選定（しきい値処理、領域成長、K平均クラスタリング、エッジ検出、小波分割、U-Netなどの深層学習法）　・分割を実行し、対象の組織や病変領域を背景から分離 4.後処理　・形態学的操作（収縮、膨張、開閉処理など）により分割結果を整形　・小さな孤立領域の除去や空洞の補完により、分割精度を向上 5.結果の分析と評価　・分割結果と医師のアノテーションなどの正解ラベルを比較　・Dice係数、IoU、精度などの評価指標で分割性能を評価 6.シミュレーション表示　・MATLABで分割前後の画像を可視化　・異なるアルゴリズムによる分割効果を動的に比較表示ご覧いただきありがとうございます。

カテゴリー:

DIY・工具##計測・検査##光学機器

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