选择感兴趣的区域

Question

我正在尝试开发一种自动脑肿瘤分割算法。我目前正在使用 B提出的“使用对称的边界框方法”算法。 Saha，N。Ray，R。Greiner，A。Murtha，H。Zhang 。我已经改进并扩展了他们的代码，现在可以自动成功地分割出肿瘤（体面的质量）。

但是，他们提供的代码有一个缺点。如果肿瘤是黑暗的，那么它会检测出错误的一侧。

任何人都可以通过编程/理论提供建议，我该如何解决这个问题。

Answer 1

正如我在评论中写的那样（并在此处再次写下以备将来的Q / A）：

您可以尝试在自动检测步骤后进行一些小检查，以验证您是否能够抓住肿瘤。可以通过检查感兴趣区域的直方图的同质性来完成。似乎肿瘤区域比健康组织更不均匀。

请注意，这取决于图像的常规属性。有时，大脑中的常规组织也可能具有较低的同质性（例如在编辑之前附加的文件中的＆＃34;图像2和＃34;）。

Answer 2

@Adiel提供的建议很完美，非常感谢他。但是，我在这里提供代码来查找和比较两个图像的同质性（Matlab的代码）。这可能会对像我这样的人有所帮助。

homogeniety1= graycoprops(uint8(left),'Homogeneity');  %left box of image
homogeniety2= graycoprops(uint8(right),'Homogeneity'); %right box of image


homogeniety1 = struct2cell(homogeniety1); % converting the homogeniety struct to
homogeniety2 = struct2cell(homogeniety2); % cell (help to get value in the struct)


if homogeniety1{1}<homogeniety2{1} % finally comparing the value
// some stuff
end