Para empezar, copie las imágenes digitales y las comunicaciones en medicina del paciente, o los datos DICOM, en un directorio de trabajo definido. Con el explorador de archivos, examine cada directorio de archivos para identificar la secuencia de imágenes con el mayor número de capas de escaneo para el análisis. Emplee la función DICOM dentro de MATLAB proporcionando archivos DICOM como entrada para extraer parámetros esenciales, como el grosor de corte y el espaciado de píxeles, directamente en el entorno de MATLAB.
A continuación, recupere los datos de ubicación de cada imagen y acceda a la información a través de info. SliceLocation en el espacio de trabajo de MATLAB. A continuación, utilice la función de ubicación de corte para guardar los datos de ubicación en una variable y generar un gráfico para ella.
Haga clic en el botón de sugerencias de datos en la esquina superior derecha de la GUI para agregar puntos de datos y mejorar el gráfico. A continuación, utilice la función de retorno de volumen para organizar todas las imágenes y extraer las imágenes que van desde la primera hasta la ubicación máxima. Proteja los datos de volumen de las imágenes válidas junto con su índice ordenado.
Con la función size de MATLAB, examine la escala tridimensional de un volumen 3D. Para ver el volumen 3D utilizando la función de comando de vista de corte, registre el rango de escaneo de secuencia obteniendo los pulmones de 60 a 340. A continuación, utilice el comando para obtener un volumen 3D que contenga todos los datos de todo el pulmón.
Emplee la función de comando DICOM info de MATLAB para obtener el grosor de corte de la secuencia de imágenes. Utilice el comando para calcular el número de ejes Z para la transformación isovoxel. A continuación, utilice la función de comando de MATLAB imresize3 para realizar la transformación de isovoxel en V one, emplee la función de vista de división en zonas 3D para ver el volumen 3D transformado de isovoxel.
Para eliminar la interferencia de ruido, utilice el botón de sugerencias de datos para agregar puntos de datos continuos dentro de la interfaz interactiva. A continuación, haga clic con el botón derecho en las sugerencias de datos y seleccione exportar datos del cursor al espacio de trabajo para exportar el límite de referencia para el filtrado espacial al espacio de trabajo de MATLAB. Invoque la función de limpieza de ruido para aplicar el filtrado espacial a V dos mediante el parámetro de entrada CI del espacio de trabajo.
Utilice esta función de comando de vista de división en sectores para visualizar el volumen resultante. Seleccione un sector de plantilla, como las dos imágenes 32, para el diseño de segmentación de imágenes y asígnelo a una variable. A continuación, abra la interfaz gráfica de usuario del segmentador de imágenes de MATLAB ejecutando el comando del segmentador de imágenes uno.
Seleccione la herramienta de agrupación automática en la barra de herramientas de la parte superior y haga clic con el botón izquierdo del ratón para ejecutar el comando. A continuación, haga clic en el botón mostrar binario en la esquina superior derecha para mostrar la imagen en binario en blanco y negro. Para hacer que la región pulmonar sea blanca, seleccione el botón invertir máscara en la barra de herramientas superior y haga clic con el botón izquierdo del ratón para ejecutar el comando.
Para eliminar el color blanco fuera del área pulmonar, seleccione el botón borrar bordes en la barra de herramientas superior y haga clic con el botón izquierdo del ratón. Inicie la función de volumen pulmonar 3D en el espacio de trabajo de MATLAB. A continuación, seleccione maximizar en el menú desplegable en la esquina superior derecha de la cuarta vista.
Seleccione Proyección MIP y, a continuación, elija el mapa de color del chorro en la opción de mapas de color integrada que aparece a continuación. Una vez más, invoque la función de vista de corte, pero esta vez ingrese el volumen 3D de todo el pulmón. Dentro de la interfaz gráfica de usuario resultante, utilice la barra de desplazamiento inferior para navegar hasta la región donde se encuentran los nódulos pulmonares dominantes, abarcando las exploraciones 48 a 70.
Utilice la función de horizonte pulmonar 3D para realizar una reconstrucción 3D de la región de interés, que abarque las secciones 48 a 70 de todo el volumen 3D de los pulmones.
