如何在MATLAB中根据固定图像的细节分割部分运动图像？

Question

我目前正在处理 MRI 图像，每个数据集都包含一系列图像。我需要做的就是根据提供的固定图像的细节，严格使用图像配准方法来分割部分运动图像。

我已经尝试了一些可用的代码并进行了一些调整，但我得到的只是一个基于固定图像特征的变形变换运动图像，这是正确的，但与我的预期不同。

为了帮助您实现这个想法，以下是其中一些 MRI 图像¹：

固定图像：

动态图像：

计划是根据固定图像的细节仅分割运动图像的总区域（股四头肌，内外骨部分），即根据固定图像边界在形态上扭曲运动图像的边界。

关于如何做到这一点的任何想法/建议？

1。作为新用户，我无法发布/附加超过 2 个链接/图片，但如果您需要更多图片，请告诉我。

Answer 1

'我所要做的就是分割运动图像的一部分'，这当然不是一件小事。它被称为可变形模型的分割，并且有很多关于该主题的文献。此外，您的固定图像与移动图像有很大不同，这无济于事。

这里有一些想法可供开始，但您可能需要了解更多关于您的应用程序的细节。

I1=imread('fixed.png');
I2=imread('moving.png');

model=im2bw(I1,0.54);

imshowpair(I1,Model);

这是一个简单的阈值分割，用于隔离图像中间的那个斑点。 0.54的值是通过摆弄得到的，你当然可以更好地分割你的固定图像。

这是分割后的固定图像，紫色在里面，绿色在外面。

现在，让我们变形这个蒙版以适应移动的图像：

masked = activecontour(I2,model, 20, 'Chan-Vese');
imshowpair(I2,masked);

结果：

您可以在所有图像的循环中自动执行此操作，将每个后续蒙版变形到下一帧。也可以试试activecontour 的不同参数。

在这里编辑是我能想到的另一种方式：

在以下代码中，Istart 是原始固定图像，Mask 是该图像上的分段区域（您在问题中称为“固定”的区域），Istep 是移动图像。

我先把分割区域变成二值掩码，这不是绝对必要的：

t=graythresh(Mask);
BWmask=im2bw(Mask, t);

让我们显示蒙版的原始图像：

imshowpair(BWmask, Istart)

下一步是计算起始图像和步骤图像之间基于强度的配准：

[optimizer, metric] = imregconfig('monomodal');
optimizer.MaximumIterations = 300;

Tform=imregtform(Istart, Istep, 'affine', optimizer, metric);

并根据此变换扭曲蒙版：

WarpedMask=imwarp(BWmask, Tform, 'bicubic', 'Outputview', imref2d(size(Istart)));

现在让我们看看结果：

imshowpair(WarpedMask, Istep);

这并不完美，但它是一个开始。我认为你的主要问题是你的面具包含彼此不同的元素（中间的斑点与中间较暗的软组织）如果我在你的位置，我会尝试分别分割这些结构。

祝你好运！