目标检测算法CT图像目标检测检测matlab完整代码

以下是一个基于Faster R-CNN的CT图像目标检测的Matlab完整代码示例：

% 加载模型
net = importONNXNetwork('path/to/model.onnx');
net = dlnetwork(net);

% 定义类别标签
classNames = ["background", "lesion"];

% 加载CT图像
image = imread('path/to/image');

% 预处理CT图像
image = imresize(image, [800, 800]);
image = double(image) / 255;
image = single(image);
image = permute(image, [2, 1, 3]);

% 将CT图像输入模型进行预测
dlImage = dlarray(image, 'SSC');
[~, scores, boxes] = forward(net, dlImage);

% 解析预测结果
boxes = extractdata(boxes);
scores = extractdata(scores);
[~, idx] = max(scores);
box = boxes(:, :, idx);
score = scores(idx);

% 可视化预测结果
if score > 0.5
    x1 = box(1);
    y1 = box(2);
    x2 = box(3);
    y2 = box(4);
    image = insertShape(image, 'Rectangle', [x1, y1, x2-x1, y2-y1], 'LineWidth', 2, 'Color', 'g');
    imshow(image);
    title(string(classNames(2)) + ": " + string(score));
else
    imshow(image);
    title(string(classNames(1)));
end

以上代码可以在Matlab环境下运行，使用了Deep Learning Toolbox和Computer Vision Toolbox，实现了对CT图像中病灶的检测。需要注意的是，需要先将深度学习模型转换为ONNX格式，才能在Matlab中加载使用。