Kopieren Sie zunächst die digitalen Bildgebungs- und Kommunikationsdaten des Patienten in der Medizin (DICOM-Daten) in ein definiertes Arbeitsverzeichnis. Untersuchen Sie mithilfe des Dateibrowsers jedes Dateiverzeichnis, um die Bildsequenz mit der höchsten Anzahl von Scanebenen für die Analyse zu identifizieren. Nutzen Sie die DICOM-Funktion in MATLAB, indem Sie DICOM-Dateien als Eingabe bereitstellen, um wichtige Parameter wie Schichtdicke und Pixelabstand direkt in der MATLAB-Umgebung zu extrahieren.
Rufen Sie dann die Standortdaten für jedes Bild ab und greifen Sie über Info auf die Informationen zu. SliceLocation im MATLAB-Arbeitsbereich. Verwenden Sie als Nächstes die Slice-Positionsfunktion, um die Positionsdaten in einer Variablen zu speichern und ein Diagramm dafür zu generieren.
Klicken Sie auf die Schaltfläche "Datentipps" in der oberen rechten Ecke der GUI, um Datenpunkte hinzuzufügen und das Diagramm zu verbessern. Verwenden Sie dann die Volume-Resort-Funktion, um alle Bilder zu organisieren und die Bilder vom ersten bis zum maximalen Speicherort zu extrahieren. Schützen Sie die Volume-Daten aus den gültigen Images zusammen mit ihrem sortierten Index.
Untersuchen Sie mit der Größenfunktion in MATLAB die dreidimensionale Skalierung eines 3D-Volumens. Um das 3D-Volumen mit der Befehlsfunktion "Slice View" anzuzeigen, notieren Sie den Sequenzscanbereich der Lunge von 60 bis 340. Verwenden Sie dann den Befehl, um ein 3D-Volumen zu erhalten, das alle Daten der gesamten Lunge enthält.
Verwenden Sie die MATLAB-Befehlsfunktion DICOM info, um die Schichtdicke der Bildsequenz zu erhalten. Verwenden Sie den Befehl, um die Anzahl der Z-Achsen für die Isovoxel-Transformation zu berechnen. Verwenden Sie dann die MATLAB-Befehlsfunktion imresize3, um eine Isovoxel-Transformation auf V eins durchzuführen, und verwenden Sie die 3D-Slice-View-Funktion, um das isovoxel-transformierte 3D-Volumen anzuzeigen.
Um die Rauschstörungen zu entfernen, verwenden Sie die Schaltfläche "Datentipps", um kontinuierliche Datenpunkte innerhalb der interaktiven Benutzeroberfläche hinzuzufügen. Klicken Sie anschließend mit der rechten Maustaste auf die Datentipps und wählen Sie Cursordaten in Workspace exportieren aus, um die Referenzgrenze für die räumliche Filterung in den MATLAB-Workspace zu exportieren. Rufen Sie die Rauschbereinigungsfunktion auf, um die räumliche Filterung mithilfe des Eingabeparameters CI aus dem Arbeitsbereich auf V zwei anzuwenden.
Verwenden Sie diese Befehlsfunktion für die Slice-Ansicht, um das resultierende Volumen zu visualisieren. Wählen Sie ein Vorlagensegment aus, z. B. die beiden 32. Bilder für das Bildsegmentierungsdesign, und weisen Sie es einer Variablen zu. Öffnen Sie dann die grafische Benutzeroberfläche des MATLAB-Bildsegmentierers, indem Sie den Befehl Bildsegmentierer one ausführen.
Wählen Sie in der Symbolleiste oben das Auto-Cluster-Tool aus und klicken Sie mit der linken Maustaste, um den Befehl auszuführen. Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche Binärdatei anzeigen in der oberen rechten Ecke, um das Bild binär in Schwarzweiß anzuzeigen. Um die Lungenregion weiß zu machen, wählen Sie in der oberen Symbolleiste die Schaltfläche Maske umkehren und klicken Sie mit der linken Maustaste, um den Befehl auszuführen.
Um die weiße Farbe außerhalb des Lungenbereichs zu entfernen, wählen Sie die Schaltfläche Ränder löschen in der oberen Symbolleiste und klicken Sie mit der linken Maustaste. Initiieren Sie die 3D-Lungenvolumenfunktion im MATLAB-Arbeitsbereich. Wählen Sie als Nächstes im Dropdown-Menü in der oberen rechten Ecke der vierten Ansicht die Option Maximieren aus.
Wählen Sie MIP-Projektion aus, und wählen Sie dann die Jet-Color-Map aus der integrierten Colormaps-Option unten aus. Rufen Sie erneut die Slice-View-Funktion auf, aber geben Sie dieses Mal das gesamte 3D-Volumen der Lunge ein. Verwenden Sie in der resultierenden GUI die untere Bildlaufleiste, um zu der Region zu navigieren, in der sich die dominanten Lungenknoten befinden, die sich über die Scans 48 bis 70 erstrecken.
Verwenden Sie die 3D-Lungenhorizontfunktion, um eine 3D-Rekonstruktion der interessierenden Region durchzuführen, die die Abschnitte 48 bis 70 des gesamten Lungen-3D-Volumens umfasst.
