Matlab yordamida miya shishi MRG aniqlash: 6 qadam

2024 Muallif: John Day | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2024-01-30 13:26

Muallif: Madhumita Kannan, Genri Nguyen, Ashley Urrutia Avila, Mey Jin

Bu MATLAB kodi - bu bemorning MRT skanerida topilgan o'simtaning aniq hajmini, shakli va joylashishini aniqlash dasturi. Bu dastur dastlab miyaning MRT tekshiruvida o'simta aniqlanishi bilan ishlashga mo'ljallangan, ammo uni boshqa organlarni skanerlashda ham saraton diagnostikasi uchun ishlatish mumkin.

Quyidagi yo'riqnomada, avvalo, MRTni filtrlash va tozalash, binarizatsiya, median filtrlash va toymas oynalar orqali tasvirni tahlil qilish usullari tasvirlanadi. Keyinchalik, u o'smani oldindan ishlab chiqarilgan elliptik niqob yordamida qanday ajratish va o'simta shakli perimetrini belgilash uchun uni filtrlash bo'yicha ko'rsatma beradi.

Shish aniqlangandan so'ng, yo'riqnomada ushbu dasturni grafik foydalanuvchi interfeysiga (GUI) qanday qo'shish kerakligi tasvirlanadi. Ushbu ko'rsatmalar davomida MRI tekshiruvi qanday ishlashini tushuntirish uchun tegishli kod va fayllar biriktiriladi.

Bu ko'rsatmaga o'tishdan oldin bilishingiz, yuklab olishingiz va tayyor bo'lishingiz kerak bo'lgan ba'zi narsalar: 1. MATLAB -ning so'nggi versiyasi yuklab olinganligiga ishonch hosil qiling. Siz R2018b -ni bu erga o'rnatishingiz mumkin:

2. Bu dasturni ishga tushirish uchun siz MRT miya ko'rish fayllariga kirishingiz kerak. Garchi ba'zilarini har doim Google tasvirlaridan topish mumkin bo'lsa -da, har bir bemor uchun miyaning turli qatlamlarini skanerlashining to'g'ri tasvirlaridan to'liq va aniq tahlil qilish mumkin. Siz glioblastoma bilan kasallangan 20 ta bemorning fayllarini ushbu ma'lumotlar bazasidan olishingiz mumkin:

3. Ushbu dasturning yo'nalishi va ushbu loyihani boshqaradigan turli usullar ushbu tadqiqot maqolasida keltirilgan:

1 -qadam: Grafik foydalanuvchi interfeysini ishga tushiring

Birinchi qadam foydalanuvchi interfeysining grafik interfeysini yaratish va ishga tushirish bo'ladi. Buni buyruqlar oynasiga yo'riqnoma kiritish, enter tugmasini bosish va yangi GUI yaratish orqali amalga oshirish mumkin. Ushbu qadam tugagandan so'ng, siz o'qlar, statik matn, matnni tahrir qilish va tugmachalari kabi funktsiyalarni yaratishni boshlashingiz mumkin, ular dastur ishga tushirilgandan so'ng ko'rsatiladi va foydalanuvchi bilan aloqa o'rnatiladi. Bu funktsiyalarni mulkiy inspektor orqali tahrir qilish va boshqarish mumkin, lekin bu funktsiyalarni yaratishda o'zgartirish kerak bo'lgan eng muhim xususiyat bu Tag nomi. Amalga oshiriladigan har bir funktsiyaning Tag nomini o'zgartirish juda muhim, chunki bu bizga qayta qo'ng'iroq qilish funktsiyasini yaratishga imkon beradi. GUI -ning joylashuvi sizni qoniqtirgandan so'ng, siz GUI ichida ko'rsatiladigan DICOM fayllarini yuklashga o'tishingiz mumkin.

2 -qadam: MRT tasvirlarini MATLAB -ga yuklash va o'qish

DICOM fayllarini yuklash uchun siz "MRI tasvirini yuklash" tugmachasini bosishda bajariladigan qayta qo'ng'iroq qilish funktsiyasini to'g'ri ishga tushirishingiz kerak bo'ladi. Bu bajarilgandan so'ng, siz asl MRG tasvirini ko'rsatishni xohlagan qo'llar o'qlarida tasvirni ko'rsatadigan global o'zgaruvchini yaratishingiz kerak. Ma'lumotlar bazasidan yuklab olingan MRI ko'rish tasvirlari MATLAB katalogiga yuklanishi kerak bo'lgan DICOM formatidagi fayllardir. Faylni dasturga yuklash uchun imgetfile yordamida toping. Rasmlar "dicomread" o'rnatilgan MATLAB funktsiyasi yordamida o'qiladi va har bir fayl uchun birinchi tasvir imshow yordamida chap GUI o'qlariga joylashtiriladi.

MATLAB -da o'rnatilgan "dicominfo" funktsiyasi har bir MRI dicom faylining barcha ma'lumotlarini hal qilishda juda foydali. Biz bu funktsiyadan bemorlarning jinsi, yoshi, vazni va bo'yi kabi barcha tavsiflovchi ma'lumotlarni olish uchun foydalanganmiz. Bu funksiya, shuningdek, grafik foydalanuvchi interfeysida dasturni amalga oshirish uchun foydali bo'lgan to'plam tartibini beradi. Biz har bir bemor uchun tavsiflovchi ma'lumot uchun o'zgaruvchilar yaratdik, ular aniqlash tugmasi bosilganda GUI uchun ishlatiladi.

3 -qadam: Rasmni filtrlash

Xom tasvirning DICOM fayli yuklangan va o'qilganidan so'ng, tasvir kulrang o'lchovdan faqat qora va oq piksellardan tashkil topgan ikkilangan shaklga aylantirilishi kerak. moslashuvchanlik chegarasining nazorat qiluvchi tomonlari sezuvchanlik qiymati 0,59. Odatiy chegara sezuvchanlik koeffitsienti 0,5 past edi va tasvirdan yorqinroq dog'lar va dog'larni aniqlay olmadi, shuning uchun biz uni 0,59 ga oshirdik.

Binarizatsiyalangan tasvir "medfilt2" funktsiyasi yordamida median filtr orqali qayta ishlanadi, chunki ikkilangan tasvir ikki o'lchovli. Biz har bir chiqish pikselini 5 x 5 mahallaning o'rtacha qiymatini kiruvchi binarizatsiyalangan rasmdagi mos keladigan piksel atrofida o'rnatamiz. Bu shovqinni kamaytiradi va qirralarni har bir piksel atrofida 5 x 5 kvadrat ichida saqlaydi. Keyinchalik, biz "strel" yordamida toymasin oynani qo'llaymiz, har bir markazda, boshlang'ich pikselni aniqlash uchun har bir radiusli 2 -gachasi qo'shni radiusli, disk shaklidagi tekis tuzilish elementini yaratamiz. Biz diskni tuzish elementidan foydalandik, chunki biz har bir nuqta va har bir nuqta ichidagi piksellarni tahlil qilamiz, shuning uchun disk shakli elementi foydaliroq bo'ladi.

Rasm filtrlangandan so'ng, tasvirdagi filtrlangan oq piksellar orasidagi qora dog'larni olib tashlash uchun "imclose" funktsiyasi yordamida tozalash mumkin va uning atrofidagi barcha bo'shliqlar yopiladi. Keyinchalik to'liq qayta ishlangan tasvirni oldindan ajratilgan rasmning ikkinchi kichik qismiga chizish mumkin, bu esa xom va filtrlangan tasvirni solishtirish imkonini beradi.

4 -qadam: Elliptik niqob yordamida shish izolyatsiyasi

Keyin o'simtaning yorqin joylarini asosiy filtrlangan tasvirdan elliptik niqob orqali ajratish mumkin. Ushbu niqobni yaratish uchun siz asl MRI tomografiya tasvirining hajmini bilishingiz kerak va uning satr va ustun uzunligini ishlatib, mos ravishda x va y- koordinatalari elliptikaga markaziy koordinatalarni ajratishingiz kerak. Biz y o'qini markazdan 50 birlik radiusli katta o'q sifatida, markazdan 40 birlik radiusli kichik o'qni o'rnatamiz.

Biz "meshgrid" MATLAB funktsiyasidan foydalanib, vektorlarning koordinatalari 1 dan x o'qining uzunligiga va 1 dan y o'qining uzunligiga asoslangan ikki o'lchovli panjara koordinatali kartezian tekisligini yaratish uchun foydalanganmiz.. Col-har bir satr x o'qining nusxasi bo'lgan matritsa, va satr-har bir ustun y o'qining nusxasi. Col va Row koordinatalari bilan tasvirlangan kartezian panjarasi uzunlik (1: Y_Size) qatorlar va uzunlik (1: X_Size) ustunlariga ega. Oldindan belgilangan radius va markaz koordinatalariga qarab ellips tenglamasini aniqlash uchun kartezyen tarmog'i tomonidan yaratilgan Col va Row indekslaridan foydalaning. Endi elliptik konturni o'simta dog'laridan topilgan oq piksellar bilan to'ldirish mumkin.

Oldindan ishlab chiqarilgan elliptik niqob yordamida biz filtrlangan tasvirdan tahlil qilmoqchi bo'lgan o'smani ajratib olamiz. Elliptik niqob ellipsning konturiga mantiqiy mos tushgan joylarni aniqlaydi va uni o'simta sifatida qabul qilinadigan filtrlangan rasmdagi nuqta sifatida qabul qiladi. Keyin "bwareafilt" funktsiyasi aniqlangan o'simtadan tashqaridagi boshqa narsalarni tasvirdan filtrlaydi. Biz 500 dan 4000 gacha bo'lgan aniq oynani barcha tasvirlarning o'lchamlariga asoslangan holda empirik tarzda ishlatdik. Keyin biz aniqlangan o'simta ichidagi har bir markaziy oq piksel orasidagi bo'shliqlarni yopish uchun 6 -gachasi katta radiusli tekis disk shaklidagi tuzilish elementi sifatida "strel" bilan boshqa toymasin oynani qo'lladik. Aniqlangan o'simta joyi qora piksellarni yo'q qilish va barcha teshiklarni "to'ldirish" bilan to'ldirish uchun "imclose" yordamida qo'shimcha ravishda tozalanadi. Bu qayta ishlangan o'simtani oldindan ajratilgan uchastkaning uchinchi pastki qismida ko'rsatish mumkin, bu izolyatsiya qilingan o'simta va MRI tekshiruvining asl va filtrlangan tasvirlari o'rtasida taqqoslashni ta'minlaydi.

5 -qadam: o'simtani aniqlash

Endi o'simta niqob bilan ajratilgan bo'lsa, uning aniq joylashuvini ko'rsatish uchun uni tasvirlab, asl rasmda ko'rsatish mumkin. Buning uchun biz "bwboundaries" funktsiyasidan foydalanib, ilgari aniqlangan o'smani kontur bilan kuzatdik. Biz konturni o'simta ichidagi teshiklarni kiritmaslikni aniqladik. Chiziq kengligi 1,5 piksel bo'lgan chiziq indekslari yordamida o'simta atrofidagi konturni chizadigan "for" tsikli yordamida asl tasvirga chizish mumkin. Bu kontur, asl MRTga nisbatan, o'smaning aniq kattaligi va joylashishini ko'rsatib, xom tasvirga chiziladi.

6 -qadam: O'smalarning jismoniy xususiyatlarini tahlil qilish

Ajratilgan va belgilangan nuqta bizga o'smaning hajmi, maydoni va joylashuvi haqida foydali ma'lumotlarni taqdim etishi mumkin. Biz "regionprops" funktsiyasidan o'simta, perimetr, sentroidlar va piksel indeksiga tegishli xususiyatlarni aniqlash uchun foydalanganmiz. Bu piksel indeksining qiymati har bir skanerlash uchun xos bo'lgan har bir tasvirning har bir piksel uchun haqiqiy dunyo birliklarini beradi. Keyin bu xususiyatlarni haqiqiy dunyo millimetr birliklariga aylantirish mumkin. Dastur bizga taqdim etadigan empirik ma'lumotlar har bir MRT uchun o'ziga xosdir va foydalanuvchilar tahlil qilishi va grafik interfeysga kiritishi mumkin bo'lgan o'smaning o'lchamini, joylashishini va turini aniqlashda juda foydali.