什么是医学图像分析?

医学图像分析是从医学图像中提取有意义信息的过程，通常使用计算方法来进行。医学图像分析的一些任务是二维图像和三维体的可视化和探查，以及图像数据的分割、分类、配准和三维重建。用于此分析的图像可以从医学成像模态获得，例如 x 射线（二维和三维）、超声波、计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI)、核成像（PET 和 SPECT）和显微镜学。MATLAB^® 提供开发环境和内置的分析和数据访问功能，用于构建医学图像分析算法。

医学图像分析可用来自动化或简化任务，例如在显微镜图像中对细胞进行计数和识别。例如，您可以分析和检测细胞中的癌变异常。对于重复或主观性任务，计算医学图像分析可以消除由于人为错误造成的不一致。通过计算分析，您可以从坏死中分割肿瘤组织或测量血管中的氧饱和度。

借助医学图像分析，您可以基于 MRI 图像重建三维表示，以计算器官功能和其他诊断措施

医学图像分析算法可以应用于大量数据，例如从可穿戴设备采集的数字健康数据。这些算法可用于管理疾病和健康风险，以促进健康和提高福祉。

使用 MATLAB 进行医学图像分析

使用 MATLAB，您能够：

• 可视化和探查二维图像和三维体
• 处理超大型多分辨率和高分辨率图像
• 使用内置的图像分割算法简化医学图像分析任务
• 使用深度学习方法进行分类
• 解析、加载、可视化和处理 DICOM 图像

在 MATLAB 中，您可以使用三维体查看器探查三维体数据。例如，您可以将人脑的 MRI 研究数据加载到三维体查看器中，探查显示大脑中发现肿瘤的位置和类型的数据。

在数字病理学中，整个组织切片都经过成像和数字化。由此产生的整个切片图像 (WSI) 具有极高的分辨率。读取 WSI 是一项挑战，因为图像无法加载到内存中，因此需要核外的图像处理方法。MATLAB 的 bigimage 对象可以存储和处理这种类型的大型多分辨率图像。

MATLAB 包括用于分割的 App。例如，您可以使用交互式图像分割器将骨架从软组织中分割出来，并通过不同方法进一步细化 MRI 图像的结果。三维体分割器提供多种方法来探查三维体并对三维体中的对象进行分割。例如，您可以加载一组大脑 MRI 图像，并逐个查看三维体切片或以三维表示形式查看。然后，您可以分割三维体来标注大脑和肿瘤区域。

借助 MATLAB，您还可以使用深度学习方法，从三维医学图像中执行脑肿瘤的语义分割。您可以设计和训练神经网络或使用预训练网络。