MATLAB 2019b构建CEUS视频半自动跟踪软件

"使用MATLAB 2019b开发的半自动CEUS视频连续勾勒跟踪软件" 在本文中，我们将深入探讨如何利用MATLAB 2019b这一强大的编程环境来创建一个用户友好的软件，用于在CEUS( Contrast-Enhanced Ultrasound)视频中实现快速精确的半自动边界框跟踪。CEUS是一种医学成像技术，用于观察病变区域，特别是肝脏等器官的血管分布。在CEUS视频中，准确地追踪和描绘病变区域对于诊断和治疗至关重要。 首先，该软件设计的核心是基于点跟踪的算法，它能够自动地在连续的视频帧中追踪用户在起始帧上定义的边界框。考虑到深度学习（DL）在处理CEUS视频数据中的潜力，这个应用程序旨在加速对CEUS数据的自动检测、跟踪和分类任务。传统的运动校正方法通常依赖于定制的Matlab脚本，对非程序员不友好，而且灵活性有限。本软件的创新之处在于它提供了一个交互式的平台，使得不懂编程的医生也能轻松使用，并在需要时调整跟踪参数。 软件的操作十分简便，用户只需要在视频中的目标位置绘制一个边界框，软件即会自动进行跟踪。同时，用户还可以缩放、拖动查看每一帧的跟踪结果，甚至批量删除错误的跟踪。软件还支持设置跟踪长度，以及数据导入、工作空间保存、勾画结果导出和视频播放等功能。为了适应CEUS图像的特性，例如双幅显示，软件还引入了镜像功能，能够在两个显示窗口之间同步边界框，辅助医生更准确地勾画那些在增强过程中难以界定的病灶。 软件的难点在于设计一个直观的用户界面和多功能的交互系统，这需要从零开始构思，确保软件能正确响应用户的各种操作，同时保证数据处理的准确性和时间顺序的正确性。图2.1展示了未经处理的CEUS图像示例，强调了通过边缘检测和形态分析识别图像特征的重要性，以及镜像功能在双幅模式下的实用性。 这款基于MATLAB 2019b的半自动CEUS视频连续勾勒软件不仅提升了CEUS图像分析的效率，也为医生提供了更直观的工具，有助于他们在临床实践中更好地理解和利用CEUS图像。其独特的设计和功能，充分体现了MATLAB在医疗影像处理领域的强大能力和应用潜力。