ct金属伪影分割与定位matlab代码

CT金属伪影分割与定位是医学图像处理中的一个重要任务，以下是一个基于阈值分割的MATLAB代码示例：

% 读取原始CT图像
img = imread('ct_image.png');

% 预处理，将图像从灰度空间转换为二值空间
threshold = 120; % 阈值，可根据需要进行调整
binary_img = img > threshold;

% 进行形态学操作，去除小的伪影点
se = strel('disk', 2); % 结构元素，可根据需要进行调整
binary_img = imopen(binary_img, se);

% 进行连通区域分析，定位金属伪影区域
cc = bwconncomp(binary_img);
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox');

% 在原始图像上标出金属伪影区域
for i = 1:length(stats)
    x = round(stats(i).BoundingBox(1));
    y = round(stats(i).BoundingBox(2));
    w = round(stats(i).BoundingBox(3));
    h = round(stats(i).BoundingBox(4));
    img = insertShape(img, 'Rectangle', [x y w h], 'LineWidth', 2, 'Color', 'g');
end

% 显示结果
imshow(img);

此代码中，`threshold`表示阈值，可根据需要进行调整。`se`是形态学操作中的结构元素，这里使用了一个半径为2的圆形结构元素。`bwconncomp`函数用于进行连通区域分析，`regionprops`函数用于获取每个连通区域的边界框信息。`insertShape`函数用于在原始图像上标出金属伪影区域。