医学图像分割答案

【问题标题】：Medical Image Segmentation医学图像分割
【发布时间】：2018-12-12 00:27:52
【问题描述】：

我正在寻找一种分割算法来从如下所示的 MRI 图像中提取鼠标脊柱的中间部分。我想过通过对强度进行阈值化来提取部分，但强度与图像中的其他部分太相似了。我还被告知（由我的主管）研究半自动分割算法，您可以单击感兴趣区域中的一个像素，该算法会考虑从您单击的那个区域扩展的像素。对此的任何其他建议也将不胜感激。

我是这个领域的新手，因此欢迎提供简单的解释和/或其他资源的链接。

小鼠脊柱的 MRI 图像：

同上，需要分割的高亮区域：

附： - 我在 matlab 工作，所以如果你知道一个好的工具箱，请告诉我。

我的背景：物理学本科，开始医学物理学硕士，并尝试进入图像分析/计算机视觉领域。

【问题讨论】：

这个问题太笼统了。对不起。
您想仅在该特定图像中选择脊椎区域，还是需要针对一系列图像的通用算法？
你有更高分辨率的图片吗？
我认为您的主管指的是某种图形切割分割。你可以开始尝试gimp。它实现了一些此类分割算法。
看起来与how to extract the borders of an image OCT/retinal scan image类似

标签： matlab image-processing computer-vision image-segmentation medical

【解决方案1】：

您的图像分辨率很差，很难提取所需区域。在 ImageJ 中尝试，选择感兴趣区域 (ROI) 并计算面积和其他参数要容易得多。

编辑：

如果您想坚持使用 MATLAB，可以使用roipoly()。它既不是自动化的也不是半自动化的算法。基本上你要做的是，单击所需区域边界上的多个点，然后测量边界内的像素数。以下代码也是如此：

img = imread('your_image');
BW = roipoly(img); %Select points (complete the loop)-> right click -> create mask
close;
number_of_pixles = length(find(BW == 1)) %Total number of pixels in the region.

【讨论】：

这并没有提供问题的答案。一旦你有足够的reputation，你就可以comment on any post；相反，provide answers that don't require clarification from the asker。 - From Review
感谢 cmets。我试图对上面的帖子发表评论，因为我不需要声誉，所以我别无选择，只能表达我的话作为答案。如果需要，我会删除我的答案。很抱歉给您带来不便。

【解决方案2】：

我正在处理相同类型的 MRI 数据、低分辨率和微小结构，并且与其他结构具有相同的强度分布。为了让它更容易，我为不相关的结构构建了一个模板，并使用它们将它们从我的原始图像中删除，这样我就可以获得我需要的 VOI，然后我使用随机森林（或者您可以从区域增长开始并定义一些正则化和平滑参数）来提取您的区域。

您可以在 ITKsnap 包分段上开始一些测试。有一种基于水平集活动轮廓的半自动监督学习算法进行分割。我用过它，我发现它很有帮助。如果您需要帮助，请告诉我。

【讨论】：

你如何构建模板？你能帮忙吗？

【解决方案3】：

您可以考虑在图像样本中查看脊柱区域的空间/光谱特征。这样，您可以利用结构的某些特征来帮助您细分投资回报率。

我们的想法是让它更多地关注微观形态，而不是关注可能随不同样品而变化的强度水平。

【讨论】：