まず、患者の医療におけるデジタル画像と通信、またはDICOMデータを、定義された作業ディレクトリにコピーします。ファイルブラウザを使用して、各ファイルディレクトリを調べ、解析するスキャンレイヤーの数が最も多い画像シーケンスを特定します。スライスの厚さやピクセル間隔などの重要なパラメーターを MATLAB 環境で直接抽出するための入力として DICOM ファイルを提供することで、MATLAB 内で DICOM 関数を使用します。
次に、各画像の位置データを取得し、情報を介して情報にアクセスします。MATLAB ワークスペースの SliceLocation。次に、関数 slice location を使用して位置データを変数に保存し、そのプロットを生成します。
GUIの右上隅にあるデータヒントボタンをクリックして、データポイントを追加し、プロットを強化します。次に、ボリュームリゾート機能を使用してすべての画像を整理し、最初の場所から最大の場所までの画像を抽出します。有効なイメージのボリューム・データを、ソートされたインデックスとともに保護します。
MATLAB の関数 size を使用して、3D ボリュームの 3 次元スケールを調べます。スライスビューコマンド機能を使用して3Dボリュームを表示するには、60から340までの肺を取得するシーケンススキャン範囲を記録します。次に、コマンドを使用して、肺全体のすべてのデータを含む3Dボリュームを取得します。
MATLAB コマンド関数 DICOM info を使用して、イメージ シーケンスのスライスの厚さを取得します。このコマンドを使用して、等ボクセル変換の Z 軸の数を計算します。次に、MATLAB コマンド関数 imresize3 を使用して V one で等ボクセル変換を実行し、関数 3D スライス ビューを使用して等ボクセル変換された 3D ボリュームを表示します。
ノイズの干渉を除去するには、データヒントボタンを使用して、インタラクティブインターフェイス内に連続したデータポイントを追加します。次に、データ ヒントを右クリックして [カーソル データをワークスペースにエクスポート] を選択し、空間フィルター処理の参照境界を MATLAB ワークスペースにエクスポートします。関数 noise clean を呼び出し、ワークスペースの入力パラメーター CI を使用して V two に空間フィルターを適用します。
このスライスビューコマンド関数を使用して、結果のボリュームを視覚化します。画像セグメンテーション計画の 2 つの 32 番目の画像などのテンプレート スライスを選択し、変数に割り当てます。次に、イメージ セグメンター one コマンドを実行して、MATLAB イメージ セグメンター GUI を開きます。
上部のツールバーから自動クラスタリングツールを選択し、マウスの左ボタンをクリックしてコマンドを実行します。次に、右上隅にある[バイナリを表示]ボタンをクリックして、画像を白黒バイナリで表示します。肺領域を白くするには、上部のツールバーからマスクの反転ボタンを選択し、マウスの左ボタンをクリックしてコマンドを実行します。
肺領域の外側の白い色を除去するには、上部のツールバーの [境界線のクリア] ボタンを選択し、マウスの左ボタンをクリックします。MATLAB ワークスペース内で関数 3D 肺活量を開始します。次に、4番目のビューの右上隅にあるドロップダウンメニューで[最大化]を選択します。
MIP 投影を選択し、以下の組み込みカラー マップ オプションからジェット カラー マップを選択します。もう一度、スライスビュー関数を呼び出しますが、今回は肺全体の3Dボリュームを入力します。結果のGUI内で、下部のスクロールバーを使用して、スキャン48から70にまたがる主要な肺結節が位置する領域に移動します。
3D肺地平線機能を使用して、肺全体の3Dボリュームからセクション48から70を含む関心領域の3D再構成を行います。
