在Matlab中分割肺结节的最佳方法

Question

我正在使用Matlab中的图像处理。我试图仅分割出恶性（癌性）肺结节。最初我设法分割肺和所有可能的结节。

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）结节。我很长时间都在寻找解决方案，但我还没有找到任何方法继续下去。

这是分段肺：

更新

考虑大于3mm的结节大小是恶性的（癌性的）。如何从图像中计算出mm的大小？

Answer 1

运行之后：

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

BW图像中有结节。现在，要根据大小过滤掉结节，可以在每个节点上插入一个椭圆并检查主轴长度。为此，您可以使用regionprops并要求MajorAxisLength。

Region props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。

尝试这样称呼：

nodules = regionprops(BW, 'MajorAxisLength');

它将返回一个struct array nodules，您可以在其中访问每个结节：

>> 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。如果您知道图像与实际数据的比例，则可以将该大小转换为毫米。例如，假设您知道现实世界中每个像素都等于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）。

了解哪里是您刚刚过滤掉的结节也很有用。您可以向regionprops询问更多数据，例如Centroid或BoundingBox。考虑MinorAxisLength以避免检测＆＃34;线＆＃34;也许这也是一个好主意。作为结节，或Eccentricity值告诉你＆＃34;圈子如何＆＃34;一组像素是。有关详细信息，请查看documentation。

另请查看this other question，它可能有用：