文件名称：matlab分水岭算法源代码-lung-cancer-detection:使用MATLAB中的图像处理算法检测肺癌
文件大小：47.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 12:03:06
系统开源
matlab分水岭算法源代码肺癌检测 使用MATLAB中的图像处理算法检测肺癌 该项目使用MATLAB来实现图像处理算法。 图像处理工具箱在项目中经常使用。 分割算法的使用基于：。 该项目的目的是提出一种系统，该系统可以使用CT扫描图像定位可能是肺癌的前瞻性区域或结节。 在每个患者文件夹中，CT扫描图像的命名如下： pX_img1.dcm pX_img2.dcm ... 伴随每次CT扫描，我们都有基本道理： pX_seg1.dcm pX_seg2.dcm 其中X是患者编号。 这些地面真相图像是相应CT扫描图像的正确肺癌结节。 建议您将所有这些图像以及每个分段阶段的源代码放在一个文件夹中，以便可以一起运行所有内容。 如果您只对运行某些文件感兴趣，请将相应的文件和图像放在一起。 例如，仅在第一张图像上运行分水岭算法，请确保：图像：p1_img1.dcm，p1_seg1.cdm和源代码：p1_img1watershed.mlx函数：noduleExtraction.m，lungeExtraction.m，falseTruePositives.m和markcontrwatershed.m文件在
【文件预览】：
lung-cancer-detection-master
----Patient13()
--------p13_seg2.dcm(513KB)
--------patient13_img.nii.gz(532KB)
--------p13_seg1.dcm(513KB)
--------segmentationPatient13_Img2.mlx(2.48MB)
--------markcontrwatershed.m(4KB)
--------p13_img2.dcm(513KB)
--------noduleExtraction.m(1KB)
--------segmentationPatient13_Img1.mlx(3.02MB)
--------falseTruePositives.m(2KB)
--------patient13.nii.gz(1KB)
--------lungExtraction.m(1KB)
--------p13_img1.dcm(513KB)
----Patient82()
--------segmentationPatient82_Img1.mlx(3.4MB)
--------p82_seg2.dcm(513KB)
--------markcontrwatershed.m(4KB)
--------segmentationPatient82_Img2.mlx(3.27MB)
--------noduleExtraction.m(1KB)
--------patient82.nii.gz(1KB)
--------falseTruePositives.m(2KB)
--------lungExtraction.m(1KB)
--------p82_img1.dcm(513KB)
--------patient82_img.nii.gz(614KB)
--------p82_seg1.dcm(513KB)
--------p82_img2.dcm(513KB)
----Patient6()
--------p6_img2.dcm(513KB)
--------segmentationPatient6_Img2.mlx(2.78MB)
--------p6_seg3.dcm(513KB)
--------patient6.nii.gz(2KB)
--------segmentationPatient6_Img4.mlx(2.5MB)
--------p6_img4.dcm(513KB)
--------p6_img1.dcm(513KB)
--------markcontrwatershed.m(4KB)
--------patient6_img.nii.gz(1015KB)
--------segmentationPatient6_Img1.mlx(2.53MB)
--------noduleExtraction.m(1KB)
--------p6_img3.dcm(513KB)
--------falseTruePositives.m(2KB)
--------lungExtraction.m(1KB)
--------p6_seg1.dcm(513KB)
--------p6_seg4.dcm(513KB)
--------p6_seg2.dcm(513KB)
--------segmentationPatient6_Img3.mlx(2.85MB)
----Patient1()
--------p1_seg2.dcm(513KB)
--------p1_img3.dcm(513KB)
--------p1_seg4.dcm(513KB)
--------p1_seg7.dcm(513KB)
--------p1_seg3.dcm(513KB)
--------segmentationPatient1_Img5.mlx(2.17MB)
--------p1_img5.dcm(513KB)
--------markcontrwatershed.m(4KB)
--------noduleExtraction.m(1KB)
--------falseTruePositives.m(2KB)
--------segmentationPatient1_Img1.mlx(2.14MB)
--------p1_img6.dcm(513KB)
--------lungExtraction.m(1KB)
--------p1_seg1.dcm(513KB)
--------segmentationPatient1_Img3.mlx(2.25MB)
--------patient1.nii.gz(4KB)
--------segmentationPatient1_Img4.mlx(1.74MB)
--------p1_img7.dcm(513KB)
--------segmentationPatient1_Img6.mlx(1.64MB)
--------segmentationPatient1_Img2.mlx(2.19MB)
--------p1_img1.dcm(513KB)
--------p1_seg6.dcm(513KB)
--------p1_seg5.dcm(513KB)
--------p1_img4.dcm(513KB)
--------patient1_img.nii.gz(1.78MB)
--------p1_img2.dcm(513KB)
--------segmentationPatient1_Img7.mlx(1.64MB)
----README.md(1KB)
----Demonstration()
--------p1_seg7.dcm(513KB)
--------p13_seg2.dcm(513KB)
--------markcontrwatershed.m(4KB)
--------p13_img2.dcm(513KB)
--------noduleExtraction.m(1KB)
--------p1_img6.dcm(513KB)
--------lungExtraction.m(1KB)
--------p1_img7.dcm(513KB)
--------p1_seg6.dcm(513KB)
--------Demonstration.mlx(1.89MB)