Matlabти колдонуу менен Brain Tumor MRI аныктоо: 6 кадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:41

Автор: Мадхумита Каннан, Генри Нгуен, Эшли Уррутия Авила, Мэй Жин

Бул MATLAB коду пациенттин мээсинин MRI сканеринде табылган шишиктин так өлчөмүн, формасын жана жайгашкан жерин аныктоо үчүн программа. Бул программа башында мээнин MRI сканерлеринде шишикти аныктоо менен иштөө үчүн иштелип чыккан, бирок аны башка органдардын сканерлеринде да рак диагностикасы үчүн колдонсо болот.

Төмөнкү көрсөтмөлөрдө биринчиден MRI сканерин чыпкалоо жана тазалоо, бинаризация, медианалык чыпкалоо жана терезелерди жылдыруу аркылуу сүрөттөрдү талдоо ыкмалары сүрөттөлөт. Андан кийин, шишикти алдын ала түзүлгөн эллиптикалык масканы колдонуп, шишиктин формасынын периметрин белгилөө үчүн андан ары чыпкалоону үйрөтөт.

Шишик аныкталгандан кийин, көрсөтмөлөр бул программаны графикалык колдонуучу интерфейсине (GUI) кантип кошууну сүрөттөйт. Бул көрсөтмөлөр боюнча, бул MRI сканерлөө анализи кандай иштээрин түшүндүрүүгө жардам берүү үчүн тиешелүү код жана файлдар тиркелет.

Бул көрсөтмөнү улантуудан мурун билүү, жүктөө жана даяр болушу керек болгон кээ бир нерселер: 1. MATLABнын акыркы версиясы жүктөлүп алынганын тактаңыз. Сиз R2018b бул жерге орното аласыз:

2. Бул программаны иштетүү үчүн сиз MRI мээни сканерлөө файлдарына кирүү мүмкүнчүлүгүнө ээ болушуңуз керек. Кээ бирлерин Google сүрөттөрүнөн табууга болот да, кылдат жана так анализди ар бир пациент үчүн мээ сканеринин ар кандай катмарынын туура сүрөттөрүнөн жүргүзүүгө болот. Сиз бул маалымат базасынан глиобластома менен ооруган 20 башка пациенттин файлдарына кире аласыз:

3. Бул программанын фокусу жана бул долбоорду жетектеген ар кандай ыкмалар бул изилдөө макаласында көрсөтүлгөн:

1 -кадам: Колдонуучунун графикалык интерфейсин (GUI) баштоо

Биринчи кадам GUIдин графикалык интерфейсин түзүү жана баштоо болмок. Бул командалык терезеге гидди терүү, enter басуу жана жаңы GUI түзүү аркылуу жасалышы мүмкүн. Бул кадам аяктагандан кийин, программа иштетилгенде жана колдонуучу өз ара аракеттене баштаганда көрсөтүлүүчү балта, статикалык текст, текстти түзөтүү жана баскычтар сыяктуу функцияларды түзө баштасаңыз болот. Бул функцияларды мулк инспектору аркылуу түзөтүүгө жана башкарууга болот, бирок бул функцияларды түзүүдө өзгөртүлүшү керек болгон эң маанилүү өзгөчөлүк - бул Тег аталышы. Ар бир аткарылган функциянын Тег атын өзгөртүү маанилүү, анткени ал бизге кайра чалуу функциясын түзүүгө мүмкүндүк берет. GUI макетиңизге ыраазы болгондон кийин, GUI ичинде көрсөтүлө турган DICOM файлдарын жүктөөгө өтсөңүз болот.

2 -кадам: MATLABда MRI сүрөттөрүн жүктөө жана окуу

DICOM файлдарын жүктөө үчүн, "MRI Image жүктөө" баскычын басуу менен аткарыла турган кайра чалуу функциясын туура баштоо керек. Бул аяктагандан кийин, сиз баштапкы MRI сүрөтү көрсөтүлгүсү келген туткалардын огунда сүрөттү көрсөтө турган глобалдык өзгөрмөнү түзүшүңүз керек. Маалыматтар базасынан жүктөлгөн MRI сканерлөө сүрөттөрү MATLAB каталогуна жүктөлүшү керек болгон DICOM форматындагы файлдар. Программага жүктөө үчүн imgetfile аркылуу файлды табыңыз. Сүрөттөр MATLAB 'dicomread' функциясынын жардамы менен окулат жана ар бир файлдын биринчи чийки сүрөтү imshow жардамы менен сол GUI окторуна камтылган.

MATLAB 'dicominfo' функциясы ар бир MRI dicom файлынын бардык маалыматын чечүүдө абдан пайдалуу. Биз бул функцияны пациенттердин жынысы, жашы, салмагы жана бою сыяктуу бардык сүрөттөөчү маалыматты алуу үчүн колдондук. Бул функция сизге графикалык колдонуучу интерфейсинде программаны ишке ашыруу үчүн пайдалуу болгон стек тартибин берет. Биз аныктоо баскычы басылганда GUI үчүн колдонула турган пациенттердин сүрөттөөчү маалыматтарынын ар бирине өзгөрмөлөрдү түздүк.

3 -кадам: Сүрөттү чыпкалоо

Чийки сүрөттүн DICOM файлы жүктөлүп жана окулган соң, сүрөттү боз масштабдан кара жана ак пикселдерден турган бинаризацияланган формага айландыруу керек. адаптивдүү босогонун контролдоочу аспектилери 0.59 сезимталдык маанисинде. Демейки босоголук сезимталдык коэффициенти 0,5 төмөн болгон жана сүрөттөгү жаркыраган бүктөмдөрдү жана тактарды аныктай алган эмес, ошондуктан биз аны 0,59го чейин көбөйттүк.

Андан кийин бинаризацияланган сүрөт "medfilt2" функциясын колдонуп медианалык чыпка аркылуу иштетилет, анткени бинаризацияланган сүрөт эки өлчөмдүү. Биз кирүү бинаризацияланган сүрөттөгү тиешелүү пикселдин тегерегинде 5 х 5 коңшулукта медианалык маанини камтыган ар бир чыгаруу пикселин койдук. Бул ызы -чууну азайтат жана ар бир пикселдин тегерегиндеги 5 х 5 квадратта четин сактайт. Андан кийин, "strel" менен жылма терезени колдонобуз, диск формасындагы жалпак структуралоо элементин түзүү үчүн, ар бир борбордук, баштапкы пикселди, ар бир диск кварталында. Биз дисктин структуралаштыруу элементин колдондук, анткени биз ар бир тегерек чекитти жана ар бир чекиттеги пикселдерди анализдеп жатабыз, андыктан диск формасынын элементи пайдалуу.

Сүрөт чыпкаланган соң, аны "imclose" функциясы аркылуу тазалап, сүрөттөгү чыпкаланган ак пикселдердин ортосундагы кара тактарды кетирүүгө болот жана анын тегерегиндеги бардык боштуктарды жабат. Толугу менен иштелип чыккан сүрөттү чийки жана чыпкаланган сүрөттү салыштырууга мүмкүндүк берген алдын ала бөлүнгөн фигуранын экинчи субплотуна чийүүгө болот.

4 -кадам: шишикти эллиптикалык маска аркылуу изоляциялоо

Андан кийин шишиктин жаркыраган тактарын алдын ала түзүлгөн эллиптикалык маска аркылуу негизги фильтрленген сүрөттөн бөлүп алууга болот. Бул масканы түзүү үчүн, сиз баштапкы, чийки MRI сканерлөө сүрөтүнүн өлчөмүн билишиңиз керек жана анын катарынын жана мамычасынын узундугун колдонуп, тиешелүүлүгүнө жараша x жана y- координаттары эллиптикалык үчүн борбордук координаттарды бөлүшүңүз керек. Биз y огун борбордон 50 бирдик радиусу бар негизги огу катары, ал эми борбордон 40 бирдик радиусу бар кичинекей окту койдук.

Биз MATLAB функциясын 'meshgrid' колдонуп, векторлордо камтылган координаттарга негизделген x өлчөмүнүн 1 узундугуна жана сүрөттүн у огунун узундугуна негизделген эки өлчөмдүү сетка координаттары менен картезиан тегиздигин түздүк.. Col-бул ар бир сап x огунун көчүрмөсү болгон матрица, ал эми Row-бул ар бир мамыча y огунун көчүрмөсү. Col жана Row координаттары менен көрсөтүлгөн картезиан сеткасынын узундугу (1: Y_Size) саптары жана узундугу (1: X_Size) мамычалары бар. Алдын ала белгиленген радиуста жана борбордук координаттарга жараша эллипстин теңдемесин аныктоо үчүн картезиан сеткасы тарабынан түзүлгөн Col жана Row индекстерин колдонуңуз. Эми эллиптикалык контур шишик тактарынан табылган ак пикселдер менен толтурулушу мүмкүн.

Алдын ала түзүлгөн эллиптикалык масканы колдонуу менен биз чыпкаланган сүрөттөн анализ кылгыңыз келген шишикти чыгарып алабыз. Эллиптикалык маска эллипстин контуруна логикалык жактан туура келген тактарды аныктайт жана муну чыпкаланган сүрөттөгү шишик катары кабыл алуу үчүн кабыл алат. "Bwareafilt" функциясы андан кийин бул аныкталган шишиктен башка бардык объектилерди фильтрлейт. Биз 500дөн 4000ге чейинки белгилүү бир терезени бардык сүрөттөрдүн өлчөмүнө негизделген эмпирикалык түрдө колдондук. Андан кийин биз табылган шишиктин ичиндеги ар бир борбордук ак пикселдин ортосундагы боштуктарды жабуу үчүн, чоңураак радиустагы жалпак диск формасындагы структуралык элемент катары "стрел" менен башка жылма терезени колдондук. Аныкталган шишик тактары дагы кара пикселдерди жок кылуу үчүн "imclose" аркылуу тазаланып, бардык тешиктерди "толтуруу" менен толтурат. Бул иштетилген шишик, андан кийин обочолонгон шишик менен MRI сканеринин оригиналдуу жана чыпкаланган сүрөттөрүнүн ортосундагы салыштырууну камсыз кылуу үчүн алдын ала бөлүштүрүлгөн сюжеттин үчүнчү субплотунда көрсөтүлүшү мүмкүн.

5 -кадам: шишикти белгилөө

Эми шишик маска менен изоляциялангандыктан, анын так жайгашкан жерин көрсөтүү үчүн аны түпнуска сүрөттө чагылдырууга жана көрсөтүүгө болот. Бул үчүн, биз "bwboundaries" функциясын колдонуп, мурда табылган шишикти контур менен байкоого алдык. Биз схемада шишик объектисинин ичиндеги тешиктер камтылбашы үчүн көрсөтүлгөн. Бул оригиналдуу, чийки сүрөттүн үстүнө сызыктын туурасы 1,5 пиксель болгон линиянын индекстерин колдонуп, шишиктин айланасындагы контурду чийүүчү 'for' циклинин жардамы менен түшүрүлүшү мүмкүн. Бул схема баштапкы MRIге салыштырмалуу шишиктин так өлчөмүн жана жайгашкан жерин көрсөтүп, чийки сүрөттүн үстүнө түшүрүлөт.

6 -кадам: шишиктердин физикалык касиеттерин талдоо

Обочолонгон жана белгиленген жер бизге шишиктин өлчөмү, аянты жана жайгашкан жери жөнүндө пайдалуу маалыматтарды бере алат. Биз "regionprops" функциясын колдонуп, шишиктин аймагына, периметрине, центроиддерине жана пикселдин индексине тиешелүү касиеттерин аныктадык. Бул пикселдик индекстин мааниси бизге ар бир сканерлөө үчүн уникалдуу болгон ар бир сүрөттүн ар бир пикселинин реалдуу дүйнө бирдиктерин берет. Бул касиеттер андан кийин миллиметрдин чыныгы дүйнө бирдигине айландырылышы мүмкүн. Программанын бизге берген эмпирикалык маалыматы ар бир МРТ үчүн уникалдуу болуп саналат жана колдонуучулар анализдеп, графикалык колдонуучу интерфейсине киргизе турган шишиктин өлчөмүн, жайгашкан жерин жана түрүн аныктоодо абдан пайдалуу.