matlab医学图像分割

医学图像分割是医学影像领域中的一项重要任务，可以帮助医生准确地诊断和治疗疾病。一种基于水平集图像分割的医学图像分割算法是LGIF（Local and Global Intensity Fitting）模型。该算法使用matlab进行实现，可以通过以下代码进行调用和使用：

% 初始化
phi = zeros(size(img));
phi(40:60,40:60) = -1;
phi(140:160,140:160) = 1;
u = img;

% 参数设置
mu = 0.01;
numIter = 500;

% 外部势函数
F = img;
S = cumsum(img(:));
C = cumsum(ones(size(img(:))));
n = 10;
aveF = (S(n+1:end)-S(1:end-n))./(C(n+1:end)-C(1:end-n));
aveF = [aveF(1:n); aveF; aveF(end-n+1:end)];
g = exp(-(img-aveF).^2/(2*sigma^2));

% 内部势函数
epsilon = 1e-5;
kappa = 1;
delta = 1;

% 迭代执行
for i = 1:numIter
    DrcU = (epsilon/pi)./(epsilon^2 + phi.^2);
    HeaPhi = 0.5*(1 + (2/pi)*atan(phi./epsilon));
    phi = phi + delta*(DrcU.*(g.*((u-mean(u(:))).^2-kappa)).*HeaPhi);
end

需要注意的是，上述代码中的`img`是待分割的医学图像，`sigma`是用于计算外部势函数的参数。在代码中的迭代过程中，会根据图像的特征和设置的参数对图像进行分割。最终得到的`phi`即为分割结果。你可以根据自己的需求和数据进行相应的调整和使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于LGIF模型的医学图像分割算法及matlab实现](https://blog.csdn.net/uote_e/article/details/131620782)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [matlab医学图像处理 图像gamma修正与分割（边缘检测）](https://blog.csdn.net/weixin_46523923/article/details/115447648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]