在Matlab中分割肺结节的最佳方法

Question

我正在Matlab中处理图像。我只想分割出恶性(癌性)肺结节。起初，我设法把肺和所有可能的结节都切掉了。

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我使用了以下Matlab代码：

segM = % Segmented Lung 
% Segment nodules
BW = im2bw(segM, 0.55);

现在，我想应用一些过滤器来过滤所有良性(非癌变)结节。我很久以来一直在寻找解决方案，但我没有找到任何办法继续下去。

这是分割的肺：

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更新：

以大于3mm的结节为恶性(癌变)。如何从图像中计算以毫米为单位的尺寸？

Answer 1

在你运行这个之后：

% Segment nodules
BW = im2bw(segM, 0.55);

你在BW图像中有结节。现在，为了根据大小筛选出结节，你可以在每个节点上加入一个椭圆，并检查长轴长度。要做到这一点，您可以使用区域道具并请求MajorAxisLength。

区域道具将检测二进制图像的所有像素组(连接组件)，并返回结构数组中每个组的信息。

试着这样称呼它：

nodules = regionprops(BW, 'MajorAxisLength');

它将返回一个struct数组nodules，您可以这样访问每个结核：

>> nodules(1)

ans = 

    MajorAxisLength: 4.6188

>> nodules(1).MajorAxisLength

ans =

    4.6188

这意味着第一个结节的主要长度为4.6188像素。如果你知道你的图像和真实数据的比例，你可以把这个尺寸转换成毫米。例如，假设您知道每个像素在现实世界中都等于0.4毫米。然后，您只需将该值乘以MajorAxisLength，即可获得mm值(并过滤所需的结节)。

知道，是你刚刚过滤掉的结节的位置也是有用的。您可以向regionprops查询更多数据，如Centroid或BoundingBox。也许看一看MinorAxisLength也是个好主意，以避免检测“线”为结节，或者Eccentricity值，它告诉您“有多像”一组像素。有关更多信息，请查看文档。

还请看一下另一个问题，它可能是有用的：