医学图像分析是从医学图像中提取有意义信息的过程，通常使用计算方法。医学图像分析的一些任务是可视化和探索二维图像和三维体积，分割，分类，配准和三维重建图像数据。用于分析的图像可以从医学成像方式中获得，如x射线(2D和3D)、超声、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、核成像(PET和SPECT)和显微镜。MATLAB®拥有一个开发环境，并内置了用于构建医学图像分析算法的分析和数据访问功能。
DICOM文件，可以在MATLAB中读取、写入和匿名。
医学图像分析可用于自动或简化任务，如计数和识别细胞在显微镜图像。例如，你可以分析和检测细胞中的癌变异常。对于重复的或主观的任务，计算医学图像分析可以消除人为错误造成的不一致性。通过计算分析，你可以从坏死的肿瘤组织中分割出来，或者测量血管中的氧饱和度。
组织训练斑块用于大型多分辨率图像的深度学习分类。
通过医学图像分析，您可以从MRI图像中重建三维表示，以计算器官功能和其他诊断措施
基于MR图像的人体左心室三维几何重建。
医学图像分析算法可以应用于大量的数据，例如从可穿戴设备收集的数字健康数据。这些算法可用于管理疾病和健康风险，并促进健康和福祉。
医学图像分析的MATLAB
用MATLAB，你可以:
- 可视化和探索二维图像和三维体积
- 处理非常大的多分辨率和高分辨率图像
- 用内置的图像分割算法简化医学图像分析任务
- 使用深度学习技术进行分类
- 解析、加载、可视化和处理DICOM图像
在MATLAB中，您可以使用体积查看器应用程序。例如，你可以将人类大脑的核磁共振研究加载到体积观察器中，并探索显示大脑中发现的肿瘤的位置和类型的数据。
Volume Viewer应用程序，显示3D体积数据和3D标记的体积数据。
在数字病理学中，整个组织切片被成像并数字化。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，因为图像不能加载到内存中，因此需要外核图像处理技术。MATLABbigimage对象可以存储和处理这种类型的大的多分辨率图像。
包含肿瘤组织的淋巴结图像bigimageshow在MATLAB。
Volume Segmenter app，它以3D方式显示卷(在3D显示窗格中)和数据集的单个切片(在切片窗格中)。
利用MATLAB，您还可以使用深度学习方法从三维医学图像中对脑肿瘤进行语义分割。你可以设计和训练神经网络，或者使用预先训练过的网络。
左图为标记ground truth，右图为网络预测。
