Segmentação de um osso do joelho em 3D
Para quantificar e medir as propriedades de um componente em um volume, a segmentação é um primeiro passo necessário. Para segmentar o tecido ósseo em um volume MRT, um algoritmo de clusterização é usado para obter uma segmentação grosseira e aplique um algoritmo grow-cut para obter o resultado final.
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O volume é pré-processado usando MedianFilter para regularizar o ruído. Uma segmentação inicial é realizada através da clusterização das intensidades dos voxels usando ClusteringComponents. Os dados são assim divididos em três regiões: espaço vazio, tecido muscular e o resto, que inclui ossos, gordura e pele.
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Extraia o segmento com maior intensidade média, que retrata ossos, gordura e pele.
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GrowCutComponents pode fornecer uma boa segmentação final. A fim de criar dois marcadores para as áreas ósseas e não ósseas, pode-se usar operações morfológicas.
O marcador de osso pode ser computado pela erosão do segmento usando um raio de tamanho 4, que exclui todas as camadas de pele fina e gordura, e também parte do osso.
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Para o marcador de áreas não ósseas, dilate o núcleo do osso mais do que foi erodido e extraia a superfície ao redor da área dilatada.
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Execute o algoritmo grow-cut 3D para refinar o segmento.
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Visualize a segmentação.
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Medidas de tamanho e densidade podem ser calculadas para cada segmento.
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| Out[37]//TraditionalForm= |
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