MATLAB医学画像分割アルゴリズムの研究とシミュレーション分析

処理プロセスの概要：
1.画像前処理
　・医学画像（MRIやCT画像など）を読み込み
　・カラー画像であればグレースケール変換
　・ノイズ除去（メディアンフィルタやガウスフィルタなど）を行い、画像の品質を向上
2.画像強調
　・コントラスト強調（ヒストグラム均等化など）を実施
　・関心領域のエッジ特性を強調し、後続の分割を容易に
3.画像分割
　・分割アルゴリズムの選定（しきい値処理、領域成長、K平均クラスタリング、エッジ検出、小波分割、U-Netなどの深層学習法）
　・分割を実行し、対象の組織や病変領域を背景から分離
4.後処理
　・形態学的操作（収縮、膨張、開閉処理など）により分割結果を整形
　・小さな孤立領域の除去や空洞の補完により、分割精度を向上
5.結果の分析と評価
　・分割結果と医師のアノテーションなどの正解ラベルを比較
　・Dice係数、IoU、精度などの評価指標で分割性能を評価
6.シミュレーション表示
　・MATLABで分割前後の画像を可視化
　・異なるアルゴリズムによる分割効果を動的に比較表示

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Update Time:2025-05-23 01:28:48


MATLAB医学画像分割アルゴリズムの研究とシミュレーション分析
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