Matlab көмегімен ми ісігін МРТ арқылы анықтау: 6 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:25

Авторы: Мадхумита Каннан, Генри Нгуен, Эшли Уррутия Авила, Мэй Джин

Бұл MATLAB коды - бұл науқастың миының МРТ сканерлеуінде табылған ісіктің нақты мөлшерін, пішіні мен орнын анықтауға арналған бағдарлама. Бұл бағдарлама бастапқыда мидың МРТ сканерлеуінде ісіктерді анықтаумен жұмыс істеуге арналған, бірақ оны басқа органдарды сканерлеу кезінде қатерлі ісік диагностикасы үшін де қолдануға болады.

Келесі нұсқаулар алдымен MRI сканерлеуді сүзу және тазарту, бинаризация, медианалық сүзу және жылжымалы терезелер арқылы кескінді талдау әдістерін сипаттайды. Содан кейін ол алдын-ала жасалған эллипсикалық масканы пайдаланып ісікті қалай оқшаулау керектігін және ісіктің пішінінің периметрін белгілеу үшін оны одан әрі сүзуді үйретеді.

Ісік анықталғаннан кейін нұсқаулықта бұл бағдарламаны графикалық пайдаланушы интерфейсіне (GUI) қалай қосу керектігін сипаттайды. Бұл нұсқауларда МРТ сканерлеу анализінің қалай жұмыс істейтінін түсіндіруге көмектесетін тиісті код пен файлдар қоса беріледі.

Бұл нұсқаулықты бастамас бұрын білуге, жүктеуге және дайындауға болатын кейбір нәрселер: 1. MATLAB соңғы нұсқасы жүктелгеніне көз жеткізіңіз. Сіз R2018b -ны мына жерден орната аласыз:

2. Бұл бағдарламаны іске қосу үшін сізге мидың резонансты томографиялық файлдарына қол жеткізу қажет. Кейбіреулерді Google суреттерінен табуға болатынына қарамастан, әр науқасқа арналған ми сканерлеуінің әр түрлі қабаттарының дұрыс суреттерінен мұқият және дәл талдау жасауға болады. Сіз осы базадан глиобластомамен емделуге дейінгі және кейінгі 20 науқастың файлдарына қол жеткізе аласыз:

3. Бұл бағдарламаның бағыты мен осы жобаны басқаратын әр түрлі әдістер осы зерттеу мақаласында көрсетілген:

1 -қадам: Графикалық пайдаланушы интерфейсін (GUI) іске қосыңыз

Бірінші қадам - GUI графикалық интерфейсін құру және іске қосу. Мұны командалық терезеге нұсқаулықты енгізу, enter пернесін басу және жаңа GUI құру арқылы жасауға болады. Бұл қадам аяқталғаннан кейін сіз осьтер, статикалық мәтін, мәтінді өңдеу және батырмалар сияқты функцияларды құруды бастай аласыз, олар бағдарлама іске қосылғаннан кейін және пайдаланушы өзара әрекеттесе алады. Бұл функцияларды меншік инспекторы арқылы өңдеуге және өңдеуге болады, алайда бұл функцияларды жасау кезінде өзгертілуі керек ең маңызды ерекшелігі - тег атауы. Әрбір іске асырылатын функцияның тегінің атын өзгерту маңызды, себебі ол бізге кері шақыру функциясын жасауға мүмкіндік береді. GUI орналасуына қанағаттанғаннан кейін, GUI ішінде көрсетілетін DICOM файлдарын жүктеуге көшуге болады.

2 -қадам: MRT суреттерін MATLAB -та жүктеу және оқу

DICOM файлдарын жүктеу үшін «МРТ кескінін жүктеу» батырмасын басқанда орындалатын кері шақыру функциясын дұрыс инициализациялау керек еді. Бұл аяқталғаннан кейін, түпнұсқалық МРТ кескінін көрсетуді қалайтын осьтерде кескінді көрсететін жаһандық айнымалы мәнді жасау керек. Дерекқордан жүктелген MRI сканерлеу суреттері - бұл MATLAB каталогына жүктелуі қажет барлық DICOM пішімделген файлдар. Бағдарламаға жүктеу үшін imgetfile көмегімен файлды табыңыз. Кескіндер MATLAB -та орнатылған 'dicomread' функциясын қолдана отырып оқылады, және әрбір файлға арналған алғашқы шикі сурет imshow көмегімен сол жақ GUI осьтеріне ендірілген.

MATLAB -та орнатылған 'dicominfo' функциясы әрбір MRI dicom файлының барлық ақпараттарын шешуде өте пайдалы. Біз бұл функцияны пациенттердің жынысы, жасы, салмағы мен бойы сияқты барлық сипаттамалық ақпаратты алу үшін қолдандық. Бұл функция сонымен қатар графикалық пайдаланушы интерфейсінде бағдарламаны іске асыру үшін пайдалы стек тапсырысын береді. Біз анықтау түймесі басылған кезде GUI үшін қолданылатын пациенттердің сипаттамалық ақпаратының әрқайсысына айнымалылар құрдық.

3 -қадам: суретті сүзу

Шикі кескіннің DICOM файлы жүктеліп, оқылғаннан кейін суретті сұр шкаладан тек ақ -қара пикселден тұратын бинарланған пішінге айналдыру қажет. адаптивті шекті бақылаудың аспектілері 0,59 сезімталдық мәнінде. Әдепкі шекті сезімталдық коэффициенті 0,5 төмен болды және кескіннен жарқын дақтар мен дақтарды анықтай алмады, сондықтан біз оны 0,59 -ға дейін көтердік.

Қосарланған кескін «medfilt2» функциясы арқылы медианалық сүзгі арқылы өңделеді, себебі бинарланған кескін екі өлшемді. Біз әрбір шығыс пиксельді 5 x 5 маңайындағы медианалық мәнді кірістірілген екілік кескіннің сәйкес пиксельінің айналасында болатындай етіп орнатамыз. Бұл шуды азайтады және жиектерді әр пикселдің айналасында 5х5 шаршыда сақтайды. Әрі қарай, біз «стрель» көмегімен жылжымалы терезені қолдана отырып, дискінің әр нүктесіндегі әрбір орталық, бастапқы пиксельді сәйкестендіру үшін 2 радиусы бар диск тәрізді тегіс құрылымдау элементін жасаймыз. Біз дискінің құрылымдық элементін қолдандық, себебі біз әр дөңгелек нүктені және әр нүктедегі пикселдерді талдаймыз, сондықтан диск пішіні элементі пайдалы.

Кескін сүзілгеннен кейін оны суреттегі сүзілген ақ пикселдердің арасындағы қара дақтарды кетіру үшін 'imclose' функциясы арқылы тазалауға болады және айналасындағы барлық олқылықтарды жабады. Содан кейін толық өңделген кескінді алдын ала бөлінген фигураның екінші қосалқы жоспарына салуға болады, бұл шикі және сүзілген суретті салыстыруға мүмкіндік береді.

4 -қадам: Эллиптикалық маска арқылы ісікті оқшаулау

Содан кейін ісіктің жарқын дақтарын алдын ала жасалған эллиптикалық маска арқылы негізгі сүзілген суреттен оқшаулауға болады. Бұл масканы жасау үшін сіз бастапқы, шикі МРТ сканерлеу кескінінің өлшемін білуіңіз керек және оның жол мен баған ұзындығын қолданып, сәйкесінше x және y- координаттары ретінде эллиптикалық үшін орталық координаттарды бөліңіз. Біз y осін орталықтан 50 бірлік радиусы бар үлкен ось ретінде, ал орталықтан 40 бірлік радиусы бар кіші осьті орнатамыз.

Біз MATLAB функциясын қолдандық 'meshgrid' векторлардағы координаттардың негізінде 1-ден x-осінің ұзындығына және 1-ден y-осінің ұзындығына негізделген екі өлшемді тор координаттары бар картездік жазықтықты құру үшін.. Col-бұл әр жол х осінің көшірмесі болатын матрица, ал Жол-әрбір баған у осінің көшірмесі болатын матрица. Col және Row координаттары арқылы бейнеленетін картезиандық торда ұзындық (1: Y_Size) жолдар мен ұзындық (1: X_Size) бағандары бар. Алдын ала анықталған радиус пен орталық координаттарға байланысты эллипс теңдеуін анықтау үшін декарттық тор құрған Col және Row индекстерін қолданыңыз. Эллиптикалық контурды енді ісік дақтары табылған ақ пикселдермен толтыруға болады.

Алдын ала жасалған эллиптикалық масканы қолдана отырып, біз сүзгіленген суреттен талдағыңыз келетін ісікті алып тастай аламыз. Эллиптикалық маска эллипстің контурына қандай нүктелер сәйкес келетінін анықтайды және оны ісік ретінде қолайлы сүзілген суреттегі нүкте ретінде қабылдайды. Содан кейін 'bwareafilt' функциясы бұл анықталған ісіктен тыс қалған барлық заттарды суреттен сүзеді. Біз барлық кескіндердің өлшемдеріне негізделген 500 -ден 4000 -ға дейінгі нақты терезені қолдандық. Содан кейін біз анықталған ісік ішіндегі әрбір орталық ақ пиксель арасындағы саңылауларды жабу үшін үлкен радиусы 6 болатын тегіс диск тәрізді құрылымдық элемент ретінде «стрель» бар басқа жылжымалы терезені қолдандық. Анықталған ісік дақтары қара пикселдерді одан әрі жою және барлық тесіктерді «толтыру» арқылы толтыру үшін «imclose» көмегімен қосымша тазартылады. Бұл өңделген ісік содан кейін оқшауланған ісік пен МРТ сканерлеудің түпнұсқалық және фильтрленген суреттері арасындағы салыстыруды қамтамасыз ету үшін алдын ала бөлінген сюжеттің үшінші субплотында көрсетілуі мүмкін.

5 -қадам: ісіктерді анықтау

Енді ісік маскамен оқшауланған кезде, оның нақты орналасқан жерін көрсету үшін оны түпнұсқа суретте көрсетуге және көрсетуге болады. Ол үшін біз «bwboundaries» функциясын қолданып, бұрын анықталған ісікті контурмен қадағаладық. Біз контурды ісік объектісінің ішіндегі тесіктерді енгізбеу үшін анықтадық. Мұны сызықтың ені 1,5 пиксель болатын сызықтың индекстерін қолдана отырып, ісік айналасындағы контурды салатын «for» циклын қолдана отырып, бастапқы, өңделмеген кескінге салуға болады. Содан кейін бұл контур бастапқы МРТ сканерлеуге қатысты ісіктің нақты мөлшері мен орнын көрсететін шикі суретке түсіріледі.

6 -қадам: Ісіктердің физикалық қасиеттерін талдау

Оқшауланған және белгіленген нүкте бізге ісіктің мөлшері, ауданы мен орналасуы туралы пайдалы ақпарат бере алады. Біз аймаққа, периметрге, центроидтерге және пиксель индексінің мәніне қатысты ісіктің қасиеттерін анықтау үшін 'regionprops' функциясын қолдандық. Бұл пиксель индексінің мәні әрбір суреттің әрбір пиксельі үшін нақты әлем бірліктерін береді, әр сканерлеуге ғана тән. Содан кейін бұл қасиеттерді миллиметрдің нақты бірліктеріне айналдыруға болады. Бағдарлама ұсынатын эмпирикалық ақпарат әрбір МРТ -сканерлеу үшін бірегей болып табылады және пайдаланушылар графикалық интерфейске талдау жасай алатын және ісіктің мөлшерін, орналасуын және түрін анықтауда өте пайдалы.