मोयमोया इमेज प्रोसेसिंग: 8 कदम

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:22

मोयामोया, "धूम्रपान का कश," एक दुर्लभ बीमारी है जो बेसल गैन्ग्लिया में धमनियों के रुकावट के कारण होती है, जो मस्तिष्क के आधार पर एक क्षेत्र है। यह रोग एक प्रगतिशील मस्तिष्कवाहिकीय रोग है जो ज्यादातर बच्चों को प्रभावित करता है। मोयमोया के लक्षणों में प्रारंभिक स्ट्रोक, लगातार मिनी-स्ट्रोक, मांसपेशियों में कमजोरी, पक्षाघात, या धमनियों के प्रगतिशील संकुचन के परिणामस्वरूप दौरे शामिल हैं। उपचार के बिना, मोयमोया भाषण, संवेदी हानि, और क्षतिग्रस्त चेतना के साथ समस्याएं पैदा करेगा। हमारी परियोजना में, हम प्रभावित क्षेत्र का पता लगाने के लिए छवि के भीतर शोर को कम करने के लिए विभिन्न फिल्टर का उपयोग करके एमआरआई या एमआरए छवि को प्रीप्रोसेस करने के लिए MATLAB का उपयोग करेंगे। इसके अलावा, हम प्रभावित क्षेत्रों का अधिक सटीक रूप से पता लगाने के लिए एक फीचर एन्हांसमेंट का उपयोग करेंगे। इसके अलावा, हम तब यह निर्धारित करने के लिए एक स्वतंत्र नमूने टी-परीक्षण चलाएंगे कि क्या मोयमोया से प्रभावित मस्तिष्क की तुलना में एक सामान्य मस्तिष्क में रक्त वाहिकाओं की मात्रा के बीच महत्वपूर्ण अंतर है।

चरण 1: एक सामान्य मस्तिष्क और मोयमोया से प्रभावित मस्तिष्क के एमआरआई और एमआरए स्कैन खोजें

ये छवियां वे स्कैन हैं जिनका उपयोग हमने उस प्रोजेक्ट के लिए किया था जो हमें ऑनलाइन मिला था। बीच में स्थित रक्त वाहिकाओं वाली दो छवियां एमआरए स्कैन हैं, जबकि अन्य दो छवियां एमआरआई स्कैन हैं।

निम्नलिखित लिंक वे हैं जहाँ ये चित्र पाए जाते हैं:

static.cambridge.org/resource/id/urn:cambr…

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चरण 2: छवियों को MATLAB पर लोड करें और छवियों को प्रदर्शित करने के लिए एक चर के लिए छवियां असाइन करें

प्रक्रिया शुरू करने के लिए, कमांड विंडो को साफ़ करके शुरू करें, सभी संभावित आंकड़े और ग्राफ़ बंद करें जो पहले से ही खुले और स्पष्ट चर हो सकते हैं जो आपके कार्यक्षेत्र में पहले से ही असाइन किए गए हैं।

इसके बाद, i = [1:2] कमांड का उपयोग करके 1 से 2 तक लूप के लिए बनाएं

इसके बाद, एमआरए छवियों को कमांड का उपयोग करके लोड करें imread(sprintf('filename%.filetype', i)) फ़ाइल नाम द्वारा निर्दिष्ट फाइलों से छवियों को पढ़ने के लिए बैच लोडिंग और असाइन करने के लिए sprintf का उपयोग करके लूप के लिए उपयोग की गई संख्या के बाद यह एक चर के लिए।

फिर छवि को एक आकृति में प्रदर्शित करने के लिए, कमांड का उपयोग करें imshow(I)।

ग्रे कलरमैप असाइन करने के लिए, कॉलोरमैप (ग्रे) कमांड का उपयोग करें।

रंग को पूरी तरह से खत्म करने और छवियों के लिए 3D मैट्रिक्स को 2D में बदलने के लिए, rgb2gray(I) कमांड का उपयोग करें और इसे एक अलग चर के लिए असाइन करें।

फिर एमआरआई छवियों को पहले बताए गए कमांड का उपयोग करके लोड करें या imread(sprintf('filename%.filetype', i)) और इसे एक नए चर के लिए असाइन करें

एमआरआई छवियों के लिए उपयोग किए गए नए चर के साथ rgb2gray कमांड को दोहराएं।

यदि आवश्यक हो, तो आप imresize(A, scale) कमांड का उपयोग करके एक छवि का आकार बदल सकते हैं और एक अलग चर को असाइन कर सकते हैं।

चरण 3: मल्टीस्केल फ़िल्टरिंग के साथ तीव्रता छवि में विस्तारित संरचनाएं बढ़ाएं

छवियों में ट्यूबलर संरचनाओं को बढ़ाने के लिए एक नए चर का उपयोग करते हुए, फाइबरमेट्रिक (ए) कमांड का उपयोग करें

पिछले चर के साथ, छवियों की तीव्रता को बदलकर हिस्टोग्राम समीकरणों को बढ़ाने के लिए कमांड हिस्टेक (बी) का उपयोग करें और इसे एक नए चर के लिए असाइन करें।

इम्हिस्ट (बी) कमांड का उपयोग करके हिस्टोग्राम प्रदर्शित करें

फ़िल्टर के लिए थ्रेशोल्ड बनाने के लिए एक नया वैरिएबल बनाएं. इस मामले में पिछले चर> 0.875 असाइन करें, 0.875. के मान के तहत पिक्सेल तीव्रता को फ़िल्टर करना

इसके बाद, एक नया आंकड़ा बनाएं और नई फ़िल्टर की गई छवि को प्रदर्शित करने के लिए imshow(A) कमांड का उपयोग करें।

चरण 4: एक 2D माध्यिका फ़िल्टर चलाएँ

medfilt2(A, [m n]) कमांड का उपयोग करते हुए, एक 2D माध्य फ़िल्टर चलाएँ, जहाँ प्रत्येक आउटपुट पिक्सेल में इनपुट छवि में संबंधित पिक्सेल के आसपास mxn सीमा में माध्यिका मान होता है।

एक नया आंकड़ा बनाएं और माध्य फ़िल्टर की गई छवि को प्रदर्शित करने के लिए imshow(A) का उपयोग करें।

चरण 5: छवि को मुखौटा करें

माध्य फ़िल्टर की गई छवि का उपयोग करके, छवि में सफेद धब्बों की संख्या की गणना करने के लिए [लेबल इमेज, नंबरऑफब्लॉट्स] = bwlabel(A) कमांड का उपयोग करें

फिर, प्रत्येक ब्लॉट या रक्त वाहिका के क्षेत्रों की गणना करने के लिए रीजन प्रॉप्स फंक्शन स्टेट्स = रीजनप्रोप्स (लेबल इमेज, 'एरिया') का उपयोग करें

सभी क्षेत्रों को एक चर में निर्दिष्ट करें

फिर किसी अन्य चर का उपयोग करके, ५० पिक्सेल से अधिक के धब्बों की संख्या गिनें

इसके बाद, कमांड [सॉर्टेड एरिया, सॉर्टेड इंडीसीज] = सॉर्ट (एरिया, 'अवरोही') का उपयोग करके अवरोही क्रम में 50 पिक्सल से कम के किसी भी ब्लॉट को सॉर्ट करें।

फिर, किसी अन्य चर का उपयोग करते हुए, ismember(labeledImage, SortedIndicies(1:numberToExtract)) कमांड का उपयोग लेबल वाले तत्वों के साथ एक सरणी वापस करने के लिए करें। एक तार्किक 0 (झूठा)।

पिछले चरण में चर के साथ, उन बिंदुओं को खोजें जो सत्य हैं (मान> 0) और एक बाइनरी छवि बनाने के लिए एक तार्किक सरणी बनाएं और इसे एक नए चर के लिए असाइन करें।

एक नया आंकड़ा बनाएं और imshow(A) नई बाइनरी छवि का उपयोग करें।

फिर, कमांड इम्प्लीमेंट (ए) का उपयोग करके छवि को उल्टा करें और इसे एक अलग चर के लिए असाइन करें।

एक नकाबपोश छवि बनाने के लिए, कमांड के साथ एक नए चर का उपयोग करें resizeimage.*uint8(invertedimage)

एक नई आकृति बनाएं और नकाबपोश छवि प्रदर्शित करने के लिए imshow(A) का उपयोग करें।

पूरे कोड को समाप्त करने के लिए, लूप के लिए संपूर्ण को समाप्त करने के लिए 'end' कमांड का उपयोग करना सुनिश्चित करें

चरण 6: सांख्यिकीय परीक्षण के लिए एमआरए स्कैन का चयन करें

सांख्यिकीय परीक्षण के लिए तैयार करने के लिए, स्वतंत्र नमूने टी-परीक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले एमआरए स्कैन का चयन करें। क्योंकि हमारे दो नमूने मस्तिष्क से प्रभावित मोयामोया और सामान्य दिमाग होंगे, प्रत्येक समूह के एमआरए स्कैन की एक अच्छी मात्रा का चयन करें।

चरण 7: सांख्यिकीय परीक्षण की तैयारी में रक्त वाहिकाओं के क्षेत्र की गणना करें

सांख्यिकीय परीक्षण एमआरए स्कैन पर दिखाए गए रक्त वाहिकाओं की लंबाई या मात्रा पर ध्यान केंद्रित करेगा। इस प्रकार, हमें तुलना करने से पहले रक्त वाहिकाओं के क्षेत्र की गणना करनी चाहिए।

सामान्य दिमाग के एमआरए को फ़िल्टर करके और रक्त वाहिकाओं की मात्रा की गणना करके प्रारंभ करें। ऐसा करने के लिए, लूप के लिए चलाएँ। क्योंकि तीन छवियां हैं, स्थिति i = [१:३] होगी।

इमेज को इमरीड कमांड से खोलें और इसे एक वेरिएबल में असाइन करें।

इसके बाद, if, else कमांड के साथ if/else स्टेटमेंट बनाएं। इफ स्टेटमेंट के लिए, कमांड साइज (ए, 3) == 3 का उपयोग करें, जहां ए वेरिएबल है जिसका उपयोग इमेज को खोलने के लिए किया जाता है, जब एरे का तीसरा आयाम 3 होने पर एक स्टेटमेंट बनाने के लिए। फिर इमेज को कन्वर्ट करें 2D करने के लिए और rgb2gray(A) कमांड का उपयोग करके रंग से छुटकारा पाएं और इसे एक नए चर के लिए असाइन करें। इमेज का आकार बदलने के लिए imresize(A, [m n]) कमांड का उपयोग करें। इस मामले में, हमने छवियों को 1024 x 1024 मैट्रिक्स में बदल दिया। छवि के ट्यूबलर संरचनाओं को बढ़ाने के लिए, फिर से फाइबरमेट्रिक कमांड का उपयोग करें, और इसे एक नए चर के लिए असाइन करें।

निम्नलिखित अन्य कथन के लिए है। यदि छवि 3D मैट्रिक्स नहीं है, तो हम रूपांतरण को छोड़ना चाहते हैं। इफ स्टेटमेंट के समान ही करें, लेकिन rgb2gray(A) कमांड के बिना।

एक नया वैरिएबल बनाएं, इसे ०.१५ से अधिक फ़ाइबरमेट्रिक चरण से वैरिएबल के बराबर सेट करें। यह छवि को 0.15 से अधिक तीव्रता के लिए दहलीज पर रखता है।

हम माध्य फ़िल्टर लाइन से इम्शो (I) लाइन तक निर्देश के चरण ४ और ५ से कोड की पंक्तियों को दोहराएंगे। इसके बाद, रक्त वाहिकाओं को बनाने वाले सभी पिक्सेल को जोड़ने के लिए sum(I(:)) कमांड का उपयोग करें, और इसे एक अलग चर के लिए असाइन करें। एक नए वेरिएबल नॉर्मलब्लड वेसल्स (i) को नाम दें और इसे योग (I(:)) कमांड से वेरिएबल के बराबर सेट करें। यह डेटा को मैट्रिक्स में जोड़ता है।

लूप को समाप्त करें और दोहराएं लेकिन मोयामोया से प्रभावित दिमाग के एमआरए के लिए। अंत में चर का नाम MoyaMoyaBloodVessels(i) रखें ताकि इसे सामान्य मस्तिष्क MRA के साथ भ्रमित न किया जा सके।

चरण 8: एक स्वतंत्र नमूने टी-परीक्षण चलाएँ

चूंकि दो स्वतंत्र नमूने हैं, और एक छोटी आबादी है, एक स्वतंत्र नमूने टी-परीक्षण चलाते हैं।

एक फ़ंक्शन बनाएं और नाम दें जो यह निर्धारित करने के लिए एक स्वतंत्र नमूने टी-परीक्षण चलाता है कि क्या सामान्य दिमाग के एमआरए में रक्त वाहिकाओं की मात्रा मोयामोया से प्रभावित मस्तिष्क के एमआरए के बराबर है या नहीं।

आदेश disp ('X') का उपयोग करके परीक्षण के लिए निर्धारित परिकल्पना को प्रदर्शित करें। पहली पंक्ति पर, "दो नमूना टी परीक्षण के लिए परिकल्पना" प्रदर्शित करें। दूसरी पंक्ति पर, "H0 = एक सामान्य मस्तिष्क की रक्त वाहिकाओं की मात्रा मोयमोया रोग के साथ मस्तिष्क की रक्त वाहिकाओं की मात्रा के बराबर होती है," अशक्त परिकल्पना को बताने के लिए। तीसरी पंक्ति पर, प्रदर्शित करें, "HA = एक सामान्य मस्तिष्क की रक्त वाहिकाओं की मात्रा मोयमोया रोग के साथ मस्तिष्क की रक्त वाहिकाओं की मात्रा के बराबर नहीं होती है।" वैकल्पिक परिकल्पना बताने के लिए।

९५% कॉन्फिडेंस इंटरवल और ३ के सैंपल साइज का उपयोग करते हुए, टिनव ([०.०२५ ०.९७५], २) कमांड का उपयोग करके टी स्कोर की गणना करें और वैरिएबल टी को असाइन करें। कमांड var(NormalBloodVessels) और var(MoyaMoyaBloodVessels) का उपयोग करें और दोनों डेटा सेट के वेरिएंस की गणना करने के लिए उन्हें वेरिएबल में असाइन करें।

जांचें कि प्रसरण बराबर के करीब हैं या नहीं। अगर, और कमांड के साथ एक if/else स्टेटमेंट बनाकर ऐसा करें। इफ स्टेटमेंट में स्थिति के लिए, ए / बी == [0.25:4] लिखें, जहां ए वेरिएबल है जो सामान्य रक्त वाहिकाओं के विचरण के लिए खाता है और बी वेरिएबल है जो मोयमोया रक्त वाहिकाओं के विचरण के लिए जिम्मेदार है। ०.२५ और ४ एक सामान्य अनुमान से यह निर्धारित करने के लिए आते हैं कि प्रसरण समान हैं या नहीं। फिर दो नमूना t परीक्षण चलाएँ [h, p] = ttest2(A, B, ०.०५, 'दोनों', 'बराबर'), जिसमें A और B पहले बताए गए समान चर हैं। अन्य कथन के लिए, [h, p] = ttest2(A, B, ०.०५, 'दोनों', 'असमान') का उपयोग उस स्थिति में दो नमूना t परीक्षण चलाने के लिए करें, जहां प्रसरण समान नहीं हैं। अगर/अन्य कथन समाप्त करें। यह पी की गणना करेगा।

एक if/else स्टेटमेंट बनाएं जो p के मान के आधार पर एक निष्कर्ष प्रदर्शित करेगा। इफ स्टेटमेंट के लिए शर्त p>0.05 होगी। चूँकि हम आमतौर पर शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल होते हैं, जब p का मान 0.05 से अधिक होता है, तो डिस्प ('X') कमांड का उपयोग प्रदर्शित करने के लिए करें "क्योंकि p मान 0.05 से अधिक है, हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं," और " इसलिए हम इस बात को खारिज करने में विफल हैं कि एक सामान्य मस्तिष्क की रक्त वाहिकाओं की मात्रा मोयमोया रोग वाले मस्तिष्क के बराबर होती है।" अन्य कथन में, चूंकि हम आम तौर पर शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं, जब p का मान 0.05 से कम होता है, तो डिस्प ('X') कमांड का उपयोग प्रदर्शित करने के लिए करें "क्योंकि p मान 0.05 से कम है, हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं," और " इसलिए हम इस बात को खारिज करने में विफल हैं कि एक सामान्य मस्तिष्क की रक्त वाहिकाओं की मात्रा मोयामोया रोग वाले मस्तिष्क के बराबर नहीं होती है।" अगर/अन्य कथन समाप्त करें।