시작하려면 환자의 디지털 이미징 및 의료 통신 또는 DICOM 데이터를 정의된 작업 디렉터리에 복사합니다. 파일 브라우저를 사용하여 각 파일 디렉토리를 검사하여 분석을 위한 스캔 레이어 수가 가장 많은 이미지 시퀀스를 식별합니다. DICOM 파일을 입력값으로 제공하여 MATLAB 환경에서 직접 슬라이스 두께 및 픽셀 간격과 같은 필수 파라미터를 추출함으로써 MATLAB 내에서 DICOM 함수를 사용할 수 있습니다.
그런 다음 각 이미지에 대한 위치 데이터를 검색하고 정보를 통해 정보에 액세스합니다. MATLAB 작업 공간의 SliceLocation. 다음으로, 슬라이스 위치 함수를 사용하여 위치 데이터를 변수에 저장하고 이에 대한 플롯을 생성합니다.
GUI의 오른쪽 상단 모서리에 있는 데이터팁 버튼을 클릭하여 데이터 점을 추가하고 플롯을 향상시킵니다. 그런 다음 볼륨 리조트 기능을 사용하여 모든 이미지를 구성하고 첫 번째 위치에서 최대 위치까지의 이미지를 추출합니다. 정렬된 인덱스와 함께 유효한 이미지에서 볼륨 데이터를 보호합니다.
MATLAB의 size 함수를 사용하여 3차원 볼륨의 3차원 스케일을 검토합니다. 슬라이스 보기 명령 기능을 사용하여 3D 볼륨을 보려면 폐를 60에서 340까지 구하는 시퀀스 스캔 범위를 기록합니다. 그런 다음 명령을 사용하여 전체 폐의 모든 데이터를 포함하는 3D 볼륨을 얻습니다.
MATLAB 명령 함수 DICOM info를 사용하여 영상 시퀀스의 슬라이스 두께를 구합니다. 이 명령을 사용하여 isovoxel 변환에 대한 Z축 수를 계산합니다. 그런 다음 MATLAB 명령 함수 imresize3을 사용하여 V 1에서 isovoxel 변환을 수행하고, 3D 슬라이스 보기 함수를 사용하여 isovoxel 변환된 3D 볼륨을 확인합니다.
잡음 간섭을 제거하려면 데이터팁 버튼을 사용하여 대화형 인터페이스 내에 연속 데이터 점을 추가하십시오. 다음으로, 데이터팁을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 커서 데이터를 작업 공간으로 내보내기를 선택하여 공간 필터링을 위한 참조 경계를 MATLAB 작업 공간으로 내보냅니다. 잡음 제거 함수를 불러 작업 공간의 입력 파라미터 CI를 사용하여 V two에 공간 필터링을 적용합니다.
이 슬라이스 뷰 명령 함수를 사용하여 결과 볼륨을 시각화할 수 있습니다. 이미지 분할 설계를 위한 두 개의 32번째 이미지와 같은 템플릿 슬라이스를 선택하고 변수에 할당합니다. 그런 다음 영상 분할기 one 명령을 실행하여 MATLAB 영상 분할기 GUI를 엽니다.
상단의 도구 모음에서 자동 클러스터 도구를 선택하고 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하여 명령을 실행합니다. 그런 다음 오른쪽 상단 모서리에 있는 바이너리 표시 버튼을 클릭하여 이미지를 흑백 바이너리로 표시합니다. 폐 영역을 흰색으로 만들려면 위쪽 도구 모음에서 마스크 반전 버튼을 선택하고 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하여 명령을 실행합니다.
폐 영역 바깥쪽의 흰색을 제거하려면 상단 도구 모음에서 테두리 지우기 버튼을 선택하고 마우스 왼쪽 버튼을 클릭합니다. MATLAB 작업 공간 내에서 3차원 폐 부피 함수를 시작합니다. 그런 다음 네 번째 보기의 오른쪽 상단 모서리에 있는 드롭다운 메뉴에서 최대화를 선택합니다.
MIP 프로젝션을 선택한 다음, 아래의 기본 제공 색 맵 옵션에서 제트 색 맵을 선택합니다. 다시 한 번 슬라이스 보기 기능을 호출하되 이번에는 전체 폐의 3D 볼륨을 입력합니다. 결과 GUI 내에서 하단 스크롤 막대를 사용하여 스캔 48에서 70에 걸쳐 우세한 폐 결절이 있는 영역으로 이동합니다.
3D 폐 지평선 기능을 사용하여 전체 폐 3D 부피에서 섹션 48에서 70을 포함하는 관심 영역의 3D 재구성을 수행합니다.