【医学图像分割】基于matlab磁共振成像 (MRI) 数值模拟平台【含Matlab源码 826期】

2024-04-11 05:58
文章标签 matlab 源码 平台 图像 模拟 分割 医学 成像 数值 mri 磁共振 826

本文主要是介绍【医学图像分割】基于matlab磁共振成像 (MRI) 数值模拟平台【含Matlab源码 826期】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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⛄一、图像分割简介

理论知识参考：【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】

⛄二、部分源代码

function MRiLab

warning off; % disable warning

[pathstr,name,ext]=fileparts(mfilename(‘fullpath’));

% Check MEX existence
fpath = [pathstr filesep ‘Lib’ filesep ‘bin’];
if exist([fpath filesep ‘DoScanAtCPU.mexw64’], ‘file’)
% MEX exist, do nothing
else
try
fileUrl = [‘http://mrilab.sourceforge.net/bin/MRiLab1.2Bin.zip’];
zipFileName = fullfile(fpath,‘MRiLab1.2Bin.zip’);
disp(‘Downloading core MEX files from MRiLab website http://sourceforge.net/projects/mrilab/’);
urlwrite(fileUrl,zipFileName);
disp(‘Unzip files …’);
unzip(zipFileName,fpath);
rehash;
catch me
error_msg{1,1}=‘Some core MEX files for running MRiLab can not be configured.’;
error_msg{2,1}=‘Please download MRiLab full version with all MEX configured from’;
error_msg{3,1}=‘http://sourceforge.net/projects/mrilab/’;
errordlg(error_msg);
return;
end
end

% Open MRiLab main panel
addpath(genpath(pathstr));
SimuPanel(pathstr);
clear pathstr name ext

end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% MRiLab auto generated file: DO NOT EDIT! %
% Generated by MRiLab “DoWriteXML2m” Generator %
% MRiLab Version 1.2 %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [B1x, B1y, B1z, Pos]=Coil_9ChSurfChest
%====================================
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=1;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=-0.1;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=-0.1;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=2;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=-0.1;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=0;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=3;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=-0.1;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=0.1;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=4;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=0;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=-0.1;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=5;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=0;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=0;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=6;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=0;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=0.1;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=7;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=0.1;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=-0.1;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=8;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=0.1;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=0;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
p.Azimuth=pi/2;
p.CoilID=9;
p.CurrentDir=1;
p.Elevation=0;
p.PosX=0.1;
p.PosY=-0.1;
p.PosZ=0.1;
p.Radius=0.04;
p.Scale=0.1;
p.Segment=20;
[B1xt, B1yt, B1zt, Post]=CoilCircle§;
B1x(:,:,:,p.CoilID)=B1xt;
B1y(:,:,:,p.CoilID)=B1yt;
B1z(:,:,:,p.CoilID)=B1zt;
Pos(p.CoilID,:)=Post;
p=[];
%--------------------
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]赵勇,方宗德,庞辉,王侃伟.基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割[J].计算机应用研究. 2008,(04)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于【医学图像分割】基于matlab磁共振成像 (MRI) 数值模拟平台【含Matlab源码 826期】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


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