医学图像分析是通常使用计算方法从医学图像中提取有意义信息的过程。医学图像分析的一些任务是图像数据的2D图像和3D卷,分段,分类,注册和3D重建的可视化和探索。该分析的图像可以从诸如X射线(2D和3D),超声波,计算机断层扫描(CT),磁共振成像(MRI),核成像(PET和SPECT)和显微镜检查的图像从医学成像模态获得。马铃薯®具有开发环境,并内置用于医学图像分析的构建算法的分析和数据访问功能。
可以使用医学图像分析来自动化或简化任务,例如计数和识别显微镜图像中的细胞。例如,您可以分析和检测细胞中的癌症异常。对于重复或主观任务,计算医学图像分析可以由于人为错误而消除不一致。通过计算分析,您可以从坏死或测量血管中的氧饱和度进行肿瘤组织。
通过医学图像分析,您可以从MRI图像重建3D表示,以计算器官功能和其他诊断措施
医学图像分析算法可以应用于大量数据,例如从可穿戴设备收集的数字健康数据。该算法可用于管理疾病和健康风险以及促进健康和福祉。
与matlab的医学图像分析
用matlab,你可以:
- 可视化和探索2D图像和3D卷
- 处理非常大的多分辨率和高分辨率图像
- 简化内置图像分割算法的医学图像分析任务
- 使用深学习技术进行分类
- 解析,加载,可视化和处理DICOM图像
在MATLAB中,您可以使用使用的3D体积数据卷查看器应用程序。例如,您可以将人性大脑的MRI研究加载到批量查看器中,并探索显示大脑中发现的肿瘤的位置和类型的数据。
在数字病理学中,整个组织载玻片成像并数字化。由此产生的整个幻灯片图像(WSIS)具有极高的分辨率。读取WSIS是一个挑战,因为无法将图像加载到内存中,因此需要核心图像处理技术。马铃薯极限
对象可以存储和处理这种大型多分辨率图像。
使用MATLAB,您还可以使用深度学习方法来从3D医学图像中执行脑肿瘤的语义细分。您可以设计和培训神经网络或使用掠夺网络。