كشف ورم الدماغ بالرنين المغناطيسي باستخدام ماتلاب: 6 خطوات

2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:39

بقلم: مادوميتا كانان ، هنري نغوين ، أشلي أوروتيا أفيلا ، مي جين

رمز MATLAB هذا هو برنامج لاكتشاف الحجم والشكل والموقع الدقيق للورم الموجود في فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي لدماغ المريض. تم تصميم هذا البرنامج للعمل في الأصل مع اكتشاف الورم في فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ ، ولكن يمكن استخدامه أيضًا لتشخيص السرطان في عمليات مسح الأعضاء الأخرى أيضًا.

ستصف الإرشادات التالية أولاً طرق تحليل الصور من خلال تصفية مسح التصوير بالرنين المغناطيسي وتنظيفه ، من خلال الترشيح الثنائي ، والترشيح المتوسط ، والنوافذ المنزلقة. بعد ذلك ، سوف يرشدك حول كيفية عزل الورم باستخدام قناع بيضاوي تم إنشاؤه مسبقًا ، وترشيحه بشكل أكبر لتحديد محيط شكل الورم.

بمجرد اكتشاف الورم ، ستوضح التعليمات بشكل أكبر كيفية دمج هذا البرنامج في واجهة المستخدم الرسومية (GUI). من خلال هذه التعليمات ، سيتم إرفاق الكود والملفات المناسبة للمساعدة في شرح كيفية عمل تحليل فحص التصوير بالرنين المغناطيسي.

بعض الأشياء التي يجب معرفتها وتنزيلها والاستعداد لها قبل متابعة هذا التوجيه: 1. تأكد من تنزيل أحدث إصدار من MATLAB. يمكنك تثبيت R2018b هنا:

2. لتشغيل هذا البرنامج ، يجب أن يكون لديك حق الوصول إلى ملفات فحص الدماغ بالرنين المغناطيسي. على الرغم من أنه يمكن دائمًا العثور على بعضها من صور Google ، يمكن إجراء تحليل شامل ودقيق من الصور المناسبة لطبقات مختلفة من عمليات مسح الدماغ لكل مريض. يمكنك الوصول إلى ملفات 20 مريضًا مختلفًا مصابًا بالورم الأرومي الدبقي قبل العلاج وبعده من قاعدة البيانات هذه:

3. تم توضيح محور هذا البرنامج والأساليب المختلفة التي توجه هذا المشروع في ورقة البحث هذه:

الخطوة 1: بدء واجهة المستخدم الرسومية (GUI)

ستكون الخطوة الأولى هي إنشاء وبدء واجهة المستخدم الرسومية ، GUI. يمكن القيام بذلك عن طريق كتابة الدليل في نافذة الأوامر ، والضغط على Enter ، وإنشاء واجهة مستخدم رسومية جديدة. بمجرد اكتمال هذه الخطوة ، يمكنك البدء في إنشاء وظائف مثل المحاور والنص الثابت وتحرير النص وأزرار الدفع التي سيتم عرضها بمجرد تشغيل البرنامج ويمكن للمستخدم التفاعل معها. يمكن تحرير هذه الوظائف ومعالجتها من خلال فاحص الخصائص ، ولكن أهم ميزة يجب تغييرها عند إنشاء هذه الوظائف هي اسم العلامة. من المهم تغيير اسم العلامة لكل وظيفة يتم تنفيذها لأنها ستسمح لنا بإنشاء وظيفة رد اتصال يمكن تمييزها. بمجرد أن تشعر بالرضا عن تخطيط واجهة المستخدم الرسومية ، يمكنك الانتقال لتحميل ملفات DICOM التي سيتم عرضها داخل واجهة المستخدم الرسومية.

الخطوة 2: تحميل وقراءة صور التصوير بالرنين المغناطيسي في MATLAB

من أجل تحميل ملفات DICOM ، يجب أن تقوم بشكل صحيح بتهيئة وظيفة معاودة الاتصال التي سيتم تنفيذها عند الضغط على الزر "تحميل صورة بالرنين المغناطيسي". بمجرد اكتمال ذلك ، يجب عليك إنشاء متغير عام يعرض الصورة على محاور المقابض حيث تريد عرض صورة التصوير بالرنين المغناطيسي الأصلية. صور مسح التصوير بالرنين المغناطيسي التي تم تنزيلها من قاعدة البيانات كلها ملفات بتنسيق DICOM تحتاج إلى تحميلها في دليل MATLAB الخاص بك. حدد موقع الملف باستخدام imgetfile من أجل تحميلها في البرنامج. تتم قراءة الصور باستخدام وظيفة MATLAB المضمنة "dicomread" ، ويتم دمج أول صورة أولية لكل ملف في محاور واجهة المستخدم الرسومية اليسرى باستخدام imshow.

تعد وظيفة MATLAB المضمنة "dicominfo" مفيدة للغاية أيضًا في معالجة جميع المعلومات الخاصة بكل ملف dicom للتصوير بالرنين المغناطيسي. استخدمنا هذه الوظيفة لاستخراج جميع المعلومات الوصفية للمرضى ، مثل الجنس والعمر والوزن والطول. توفر لك هذه الوظيفة أيضًا ترتيب المكدس المفيد لتنفيذ البرنامج داخل واجهة المستخدم الرسومية. أنشأنا متغيرات لكل من المعلومات الوصفية للمرضى والتي سيتم استخدامها لواجهة المستخدم الرسومية عند الضغط على زر الكشف.

الخطوة 3: تصفية الصور

بمجرد تحميل ملف DICOM للصورة الأولية وقراءتها ، يجب تحويل الصورة من التدرج الرمادي إلى شكل ثنائي يتكون من وحدات البكسل بالأبيض والأسود فقط. السيطرة على جوانب العتبة التكيفية عند قيمة حساسية 0.59. كان عامل حساسية الحد الافتراضي 0.5 منخفضًا وغير قادر على اكتشاف النقاط الأكثر إشراقًا والبقع من الصورة ، لذلك زدناها إلى 0.59.

ثم تتم معالجة الصورة ثنائية الأبعاد من خلال مرشح متوسط باستخدام الوظيفة "medfilt2" لأن الصورة ثنائية الأبعاد ثنائية الأبعاد. قمنا بتعيين كل بكسل إخراج لاحتواء القيمة المتوسطة في 5 × 5 المجاورة حول البكسل المقابل في الصورة ثنائية الإدخال. هذا يقلل من الضوضاء ويحافظ على الحواف في مربع 5 × 5 حول كل بكسل. بعد ذلك ، نطبق نافذة منزلقة باستخدام "strel" ، لإنشاء عنصر هيكلي مسطح على شكل قرص بنصف قطر حي 2 لتحديد كل بكسل مركزي ، في كل حي من الأقراص. استخدمنا عنصر هيكلة القرص لأننا نقوم بتحليل كل بقعة دائرية والبكسل داخل كل بقعة ، لذلك يكون عنصر شكل القرص أكثر فائدة.

بمجرد تصفية الصورة ، يمكن تنظيفها باستخدام وظيفة "imclose" لإزالة البقع السوداء الموجودة بين وحدات البكسل البيضاء التي تمت تصفيتها في الصورة ، وإغلاق جميع الفجوات حولها. يمكن بعد ذلك رسم الصورة التي تمت معالجتها بالكامل في الحبكة الفرعية الثانية من الشكل المخصص مسبقًا ، مما يسمح بإجراء مقارنة بين الصورة الأولية والمصفاة.

الخطوة 4: عزل الورم من خلال قناع بيضاوي الشكل

يمكن بعد ذلك عزل البقع المضيئة للورم عن الصورة الرئيسية المرشحة من خلال قناع بيضاوي تم إنشاؤه مسبقًا. لإنشاء هذا القناع ، يجب أن تعرف حجم الصورة الأصلية لمسح التصوير بالرنين المغناطيسي ، وباستخدام طول الصف والعمود ، مثل إحداثيات x و y على التوالي ، قم بتخصيص إحداثيات المركز للشكل البيضاوي. قمنا بتعيين المحور y كمحور رئيسي بنصف قطر 50 وحدة من المركز ، والمحور الثانوي بنصف قطر 40 وحدة من المركز.

استخدمنا وظيفة MATLAB 'meshgrid' لإنشاء مستوى ديكارتي بإحداثيات شبكة ثنائية الأبعاد استنادًا إلى الإحداثيات الموجودة في المتجهات من 1 إلى طول المحور x ، ومن 1 إلى طول المحور y للصورة. العمود عبارة عن مصفوفة حيث يكون كل صف نسخة من المحور السيني ، والصف عبارة عن مصفوفة حيث يمثل كل عمود نسخة من المحور ص. الشبكة الديكارتية ممثلة بالإحداثيات العمود والصف لها طول (1: Y_Size) صفوف وطول (1: X_Size) أعمدة. استخدم مؤشرات العمود والصف التي تم إنشاؤها بواسطة الشبكة الديكارتية لتحديد معادلة القطع الناقص اعتمادًا على نصف القطر المحدد مسبقًا وإحداثيات المركز. يمكن الآن ملء المخطط الإهليلجي بالبكسلات البيضاء الموجودة في مناطق الورم.

باستخدام القناع البيضاوي الذي تم إنشاؤه مسبقًا ، يمكننا استئصال الورم المحدد الذي ترغب في تحليله من الصورة المصفاة. يكتشف القناع الإهليلجي البقع الملائمة منطقيًا داخل المخطط التفصيلي للقطع الناقص ويقبل ذلك كبقعة على الصورة التي تمت تصفيتها حتى تكون مقبولة كورم. تقوم وظيفة "bwareafilt" بعد ذلك بتصفية جميع الكائنات الأخرى خارج هذا الورم المكتشف من الصورة. استخدمنا نافذة محددة من 500 × 4000 بشكل تجريبي بناءً على أبعاد جميع الصور. قمنا بعد ذلك بتطبيق نافذة منزلقة أخرى باستخدام "strel" كعنصر هيكلي على شكل قرص مسطح بنصف قطر حي أكبر يبلغ 6 ، لإغلاق الفجوات بين كل بكسل أبيض مركزي داخل الورم المكتشف. يتم تنظيف بقعة الورم المكتشفة بشكل أكبر باستخدام "imclose" لإزالة البكسلات السوداء بشكل أكبر وملء جميع الثقوب بـ "imfill". يمكن بعد ذلك عرض هذا الورم المعالج في الحبكة الفرعية الثالثة في المؤامرة التي تم تخصيصها مسبقًا لتقديم مقارنة بين الورم المعزول والصور الأصلية والمفلترة لمسح التصوير بالرنين المغناطيسي.

الخطوة 5: مخطط الورم

الآن بعد أن تم عزل الورم بالقناع ، يمكن تحديده وعرضه على الصورة الأصلية ، لإظهار موقعه بالضبط. للقيام بذلك ، استخدمنا الوظيفة "bwboundaries" لتتبع الورم المكتشف مسبقًا بمخطط تفصيلي. لقد حددنا المخطط التفصيلي لعدم تضمين الثقوب داخل كائن الورم كما يتم تحديده. يمكن رسم ذلك على الصورة الأصلية الأولية ، باستخدام حلقة "for" التي ترسم المخطط التفصيلي حول الورم باستخدام مؤشرات الخط بعرض خط يبلغ 1.5 بكسل. ثم يتم رسم هذا المخطط التفصيلي على الصورة الأولية ، موضحًا الحجم الدقيق وموقع الورم ، بالنسبة إلى فحص التصوير بالرنين المغناطيسي الأصلي.

الخطوة السادسة: تحليل الخصائص الفيزيائية للأورام

يمكن أن توفر لنا البقعة المعزولة والمحددة معلومات مفيدة حول حجم الورم ومساحته وموقعه. استخدمنا وظيفة "regionprops" لاكتشاف خصائص الورم التي تتعلق بالمنطقة ، والمحيط ، والنقاط الوسطى ، وقيمة مؤشر البكسل. تعطينا قيمة مؤشر البكسل هذه وحدات العالم الحقيقي لكل بكسل لكل صورة ، فريدة لكل عملية مسح. يمكن بعد ذلك تحويل هذه الخصائص إلى وحدات ملليمتر في العالم الحقيقي. المعلومات التجريبية التي يوفرها البرنامج لنا فريدة من نوعها لكل فحص بالرنين المغناطيسي وهي مفيدة للغاية في تحديد حجم وموقع ونوع الورم ، والتي يمكن للمستخدمين تحليلها ودمجها في واجهة المستخدم الرسومية.