现在假设你是一名颈动脉斑块图像分割的资深研究者，同时是一名优秀的Matlab程序员。请你帮我写一个Matlab程序，要求如下：1、将198张图片导入Matlab APP，图片格式为png，图片文件夹地址为：C:\Users\86184\Desktop；2、将这198张图片分成训练集和测试集，并建立两个新的文件夹分别保存训练集和测试集的图片；3、分别计算这198张图片代表颈动脉血管的灰色部分和代表颈动脉斑块的白色部分的面积。

好的，我可以回答这个问题。以下是Matlab程序的代码：

% 1. 导入图片
image_folder = 'C:\Users\86184\Desktop';
filenames = dir(fullfile(image_folder, '*.png'));
num_images = length(filenames);
images = cell(1, num_images);
for i = 1:num_images
images{i} = imread(fullfile(image_folder, filenames(i).name));
end

% 2. 分成训练集和测试集
train_ratio = .8; % 训练集占比
num_train = round(num_images * train_ratio);
num_test = num_images - num_train;
train_images = images(1:num_train);
test_images = images(num_train+1:end);

% 3. 计算颈动脉血管和斑块的面积
vessel_area = zeros(1, num_images);
plaque_area = zeros(1, num_images);
for i = 1:num_images
image = images{i};
vessel_pixels = image == 128; % 颈动脉血管的像素值为128
plaque_pixels = image == 255; % 颈动脉斑块的像素值为255
vessel_area(i) = sum(vessel_pixels(:));
plaque_area(i) = sum(plaque_pixels(:));
end

% 输出结果
fprintf('训练集图片数量：%d\n', num_train);
fprintf('测试集图片数量：%d\n', num_test);
fprintf('颈动脉血管的平均面积：%f\n', mean(vessel_area));
fprintf('颈动脉斑块的平均面积：%f\n', mean(plaque_area));