2013-06-26 3 views
-3

Я ищу сегментирование серого вещества из T1 взвешенного МРТ-сканирования мозга. Но я не мог получить правильный учебник, чтобы следовать ему. Пожалуйста, предложите мне алгоритм, который лучше и точнее работает, чтобы сегментировать серое вещество только от изображения с магнитным разрешением T1. Есть несколько инструментов для сегментирования серого вещества в Matlab, но мне нужен алгоритм для сегментирования серого вещества. Пожалуйста, предложите мне алгоритм.Сегмент серого вещества в matlab

ответ

1

Зачем изобретать колесо? SPM отлично справляется с сегментацией, и исходный код MATLAB свободно доступен: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/

Вы можете изучить алгоритм, который используется и настроить его для ваших собственных целей, если хотите. Он создает вероятностные карты серого вещества, белого вещества и csf, которые можно использовать в последующих анализах. Существуют также различные варианты завершения сегментации как в нормальном, так и в естественном пространстве. Я настоятельно рекомендую его как место для начала работы, а затем вы можете оттуда оттуда в зависимости от ваших потребностей.

+0

Сэр Я использовал его и увидел результаты, но ситуация в том, что мне нужно использовать его как функцию. Например, если мы применяем алгоритм Kmeans, в Matlab есть функция, аналогично мне нужно использовать это как код в matlab, но не с помощью этого инструмента. – user2522560

+1

Можете ли вы помочь мне использовать код SPM как функцию в matlab. – user2522560

+1

С небольшим количеством работы вы, безусловно, можете использовать его как вызываемую функцию. Это потребует просмотра кода SPM, поиска соответствующих частей и последующего добавления их в собственный скрипт MATLAB. Сценарий spm_preproc.m будет хорошим началом. Если все, что вам нужно сделать, это анатомические изображения сегмента T1, то использование режима пакетной обработки SPM может быть проще. Вы можете передать путь к своему изображению вместе с любыми параметрами, которые вы хотите установить, выполнить задание, и в итоге вы получите сегментированные изображения. –