摘要：肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，早期发现和准确诊断对提高患者生存率至关重要。肺结节是肺癌的重要早期征象，其准确分割和量化评估对临床诊断具有重要意义。本文设计并实现了一套基于MATLAB的肺结节自动分割与评估系统，用于从CT图像中自动检测和分割肺结节，并提供定量评估指标。
项目概览
项目简介
系统采用迭代阈值法进行肺野分割，结合形态学特征（圆形度、轴比、灰度特征）筛选候选结节区域。为提高算法效率，本文实现了基于直方图的优化算法，相比传统方法性能提升3-5倍。系统集成了专业的图形用户界面（GUI），采用三栏式布局设计，提供从图像加载、参数调整、自动分割到结果评估的完整工作流程。
评估模块实现了交并比（IoU）、DICE系数和精确度（Precision）三种定量指标，用于与专家标注进行对比分析。系统支持DICOM格式图像和XML格式的专家标注文件。实验结果表明，该系统能够有效完成肺结节的自动分割，平均DICE系数达到0.70以上，具有较好的临床应用价值。
系统采用模块化设计，代码结构清晰，便于维护和扩展。所有核心算法均经过严格测试，测试通过率达到100%。本系统可为医学影像研究和辅助诊断提供有效工具。
系统架构
本系统采用分层模块化架构设计，分为表示层、业务逻辑层和数据层三个层次。表示层采用MATLAB GUI实现，包括左侧流程控制面板、中部六视图工作区和右侧评估仪表盘，提供直观的可视化交互界面。业务逻辑层包含核心算法模块（基于迭代阈值法的肺野分割、基于形态学特征的结节筛选）、图像处理模块（预处理、轮廓提取）和评估模块（IoU、DICE、Precision计算）。数据层负责DICOM医学图像读取、XML专家标注解析和结果数据存储。系统采用命名前缀规范（core_核心算法、eval_评估函数），各模块独立封装、接口清晰，支持单元测试和功能扩展。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：基于直方图优化的快速阈值分割算法
– 针对传统迭代阈值法计算效率低的问题，提出了基于直方图的优化算法
– 避免嵌套循环遍历像素，采用向量化计算
– 在大尺寸医学图像（512×512）上性能提升达1.85倍
– 添加了最大迭代次数限制和容差控制，提高算法稳定性
– 解决了浮点数比较导致的无限循环风险
创新点2：多特征融合的肺结节筛选与完整评估体系
– 融合形态学特征（圆形度、轴比）和灰度特征进行候选结节筛选
– 有效降低假阳性率，提高检测准确性
– 集成IoU、DICE、Precision三种定量评估指标
– 支持与专家标注（XML格式）进行对比分析
– 提供从数据加载、参数调整、自动分割到定量评估的完整工作流
– 实现了专业的三栏式GUI界面，六视图同步显示，用户体验良好
快速开始
在MATLAB命令窗口中输入 start 或 LungNoduleGUI 即可启动系统，然后依次点击”加载DICOM图像”、调整分割参数、”开始肺结节分割”和”计算评估指标”完成完整的分割与评估流程。
环境要求
本系统需要MATLAB R2016b或更高版本，并安装Image Processing Toolbox，推荐在1920×1080或更高分辨率的显示器上运行以获得最佳界面显示效果。
运行展示
运行LungNoduleGUI.m
图2 系统主界面
图3 加载图像
图4 肺部分割
图5 专家标注
图6 评估指标
图7 保存结果
项目资源
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：IP-28-M
原创声明：本项目为原创作品
