Para começar, copie as imagens digitais e as comunicações em medicina do paciente, ou dados DICOM, para um diretório de trabalho definido. Usando o navegador de arquivos, examine cada diretório de arquivos para identificar a sequência de imagens com o maior número de camadas de varredura para análise. Utilize a função DICOM dentro do MATLAB fornecendo arquivos DICOM como entrada para extrair parâmetros essenciais, como espessura de fatia e espaçamento de pixels, diretamente no ambiente MATLAB.
Em seguida, recupere os dados de localização de cada imagem e acesse as informações via info. SliceLocation no espaço de trabalho MATLAB. Em seguida, use a função de localização de fatia para salvar os dados de localização em uma variável e gerar um gráfico para ela.
Clique no botão de dicas de dados no canto superior direito da GUI para adicionar pontos de dados e aprimorar o gráfico. Em seguida, use a função de recurso de volume para organizar todas as imagens e extrair as imagens que vão desde a primeira até a localização máxima. Proteja os dados de volume das imagens válidas juntamente com seu índice classificado.
Usando a função de tamanho no MATLAB, examine a escala tridimensional de um volume 3D. Para visualizar o volume 3D usando a função de comando slice view, registre o intervalo de varredura de sequência obtendo os pulmões de 60 a 340. Em seguida, use o comando para obter um volume 3D contendo todos os dados de todo o pulmão.
Utilize a função de comando MATLAB DICOM info para obter a espessura de fatia da sequência de imagens. Use o comando para calcular o número de eixos Z para a transformação isovoxel. Em seguida, use a função de comando MATLAB imresize3 para executar a transformação isovoxel em V um, empregue a função de visualização de fatia 3D para visualizar o volume 3D transformado em isovoxel.
Para remover a interferência de ruído, use o botão de dicas de dados para adicionar pontos de dados contínuos na interface interativa. Em seguida, clique com o botão direito do mouse nas dicas de dados e selecione exportar dados do cursor para o espaço de trabalho para exportar o limite de referência para filtragem espacial para o espaço de trabalho MATLAB. Invoque a função de limpeza de ruído para aplicar filtragem espacial ao V dois usando o parâmetro de entrada CI do espaço de trabalho.
Use esta função de comando de exibição de fatia para visualizar o volume resultante. Selecione uma fatia de modelo, como as duas imagens 32ª para o design de segmentação de imagem, e atribua-a a uma variável. Em seguida, abra a GUI do segmentador de imagem do MATLAB executando o comando um do segmentador de imagem.
Selecione a ferramenta de cluster automático na barra de ferramentas na parte superior e clique no botão esquerdo do mouse para executar o comando. Em seguida, clique no botão mostrar binário no canto superior direito para exibir a imagem em binário preto e branco. Para tornar a região pulmonar branca, selecione o botão inverter máscara na barra de ferramentas superior e clique no botão esquerdo do mouse para a execução do comando.
Para eliminar a cor branca fora da área pulmonar, selecione o botão limpar bordas na barra de ferramentas superior e clique no botão esquerdo do mouse. Inicie a função de volume pulmonar 3D no espaço de trabalho MATLAB. Em seguida, selecione maximizar no menu suspenso no canto superior direito da quarta exibição.
Selecione a projeção MIP e, em seguida, escolha o mapa de cores do jato na opção de mapas coloridos integrada abaixo. Mais uma vez, invoque a função de visualização de fatia, mas desta vez insira todo o volume 3D do pulmão. Dentro da GUI resultante, use a barra de rolagem inferior para navegar até a região onde os nódulos pulmonares dominantes estão situados, abrangendo varreduras 48 a 70.
Use a função 3D do horizonte pulmonar para realizar uma reconstrução 3D da região de interesse, abrangendo seções 48 a 70 de todo o volume 3D dos pulmões.
