医学图像分割

Question

我正在寻找一种分割算法，用于从下面显示的MRI图像中提取鼠标脊柱的中间部分。 我曾考虑过通过阈值强度来提取部分，但是强度与图像中的其他部分过于相似。 我的主管还告诉我，应研究半自动分割算法，在该算法中，您可以单击感兴趣区域中的一个像素，而该算法将考虑从所单击的像素开始扩散的像素。 任何对此的任何其他建议也将不胜感激。

我是该领域的新手，欢迎提供简单的说明和/或指向其他资源的链接。

小鼠脊柱的MRI图像：

与上述相同，但突出显示的区域需要细分：

PS-我在matlab工作，所以如果您知道一个好的工具箱，请告诉我。

我的背景：物理本科生，创建医学物理理学硕士，并尝试进入图像分析/计算机视觉。

Answer 1

您的图像分辨率很差，提取所需区域非常困难。 在ImageJ中尝试时，选择感兴趣区域（ROI）并计算面积和其他参数要容易得多。

编辑：

如果您想坚持使用MATLAB，可以使用roipoly() 。 它既不是自动化算法也不是半自动化算法。 基本上，您要做的是单击所需区域边界上的多个点，然后测量边界内的像素数。 以下代码执行相同的操作：

img = imread('your_image');
BW = roipoly(img); %Select points (complete the loop)-> right click -> create mask
close;
number_of_pixles = length(find(BW == 1)) %Total number of pixels in the region.

Answer 2

我正在处理相同类型的MRI数据，低分辨率和结构细小且强度相同的其他结构。 我要做的是，为不相关的结构构建一个模板，并使用它们将其与原始图像切开，以便获得所需的VOI，然后我使用了Random Forest（或者您可以从区域开始并定义一些正则化和平滑参数）以提取您的区域。

您可以在ITKsnap程序包分段上开始一些测试。 有一种基于水平集活动轮廓线的半自动监督学习算法进行分割。 我使用了它，发现它非常有用。 如果您需要帮助，请告诉我。

Answer 3

您可以考虑在图像样本中查看脊柱区域的空间/光谱特征。 这样，您可以利用结构的某些特征来帮助您划分投资回报率。

想法是使它更多地关于微观形态，而不是关于强度水平，强度水平可能随不同样品而变化。