የሞያሞያ የምስል ሂደት 8 ደረጃዎች

2024 ደራሲ ደራሲ: John Day | [email protected]. ለመጨረሻ ጊዜ የተሻሻለው: 2024-01-30 07:33

ሞያሞያ ፣ “የጢስ ጭስ” ፣ በአንጎል መሠረት አካባቢ በሆነው basal ganglia ላይ የደም ቧንቧዎች መዘጋት የሚከሰት ያልተለመደ በሽታ ነው። ሕመሙ ብዙውን ጊዜ በልጆች ላይ የሚጎዳ የአንጎል የደም ቧንቧ በሽታ ነው። የደም ሥሮች ቀስ በቀስ እየጠበበ በመምጣቱ ምክንያት የ moyamoya ምልክቶች የመነሻ ስትሮክ ፣ የማያቋርጥ ጥቃቅን ጭንቀቶች ፣ የጡንቻ ድክመት ፣ ሽባ ወይም መናድ ያካትታሉ። ህክምና ሳይደረግ moyamoya በንግግር ፣ በስሜት ህዋሳት እና በተበላሸ ህሊና ላይ ችግር ያስከትላል። በፕሮጀክታችን ውስጥ ፣ ተጎጂውን አካባቢ ለመለየት በምስሉ ውስጥ ጫጫታ ለመቀነስ የተለያዩ ማጣሪያዎችን በመጠቀም የኤምአርአይ ወይም ኤምአርአይ ምስልን ቅድመ -ዝግጅት ለማድረግ MATLAB ን እንጠቀማለን። በተጨማሪም ፣ የተጎዱትን አካባቢዎች በትክክል ለማግኘት የባህሪ ማሻሻያ እንጠቀማለን። በተጨማሪም ፣ በሞያሞያ ከተጎዳው አንጎል ጋር ሲነፃፀር በመደበኛ አንጎል ውስጥ ባለው የደም ሥሮች መጠን መካከል ከፍተኛ ልዩነት መኖሩን ለማወቅ ነፃ ናሙናዎችን ቲ-ሙከራ እናካሂዳለን።

ደረጃ 1 - ከተለመደው አንጎል እና በሞያሞያ የተጎዳውን ኤምአርአይ እና ኤምአርአይ ቅኝቶችን ይፈልጉ

እነዚህ ምስሎች በመስመር ላይ ያገኘነው ለፕሮጀክቱ የተጠቀምንባቸው ቅኝቶች ናቸው። በመሃል ላይ ከሚገኙት የደም ሥሮች ጋር ያሉት ሁለቱ ምስሎች የ MRA ቅኝቶች ሲሆኑ ሌሎቹ ሁለቱ ምስሎች የኤምአርአይ ምርመራዎች ናቸው።

የሚከተሉት ምስሎች እነዚህ ምስሎች የሚገኙባቸው ናቸው።

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

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

ደረጃ 2 ምስሎችን ወደ MATLAB ይጫኑ እና ምስሎችን ለማሳየት ለተለዋዋጭ ምስሎችን ይስጡ

ሂደቱን ለመጀመር ፣ የትእዛዝ መስኮቱን በማፅዳት ይጀምሩ ፣ ቀድሞውኑ ሊከፈቱ የሚችሉ ሊሆኑ የሚችሉ አኃዞችን እና ግራፎችን ይዝጉ እና በሥራ ቦታዎ ውስጥ ቀድሞውኑ የተመደቡ ተለዋዋጮችን ያፅዱ።

በኋላ ፣ ትእዛዝ i = [1: 2] ን በመጠቀም ከ 1 እስከ 2 ለ loop ይፍጠሩ

ከዚያ በኋላ ትዕዛዙን (sprintf ('filename%.filetype', i)) በመጠቀም የ MRA ምስሎችን ይጫኑ በፋይሉ ስም ከተጠቀሱት ፋይሎች ውስጥ ምስሎችን ለማንበብ እና ለቡድን ጭነት ስፕሪትፍ በመጠቀም ለሉፕ ጥቅም ላይ የዋለውን ቁጥር ይከተሉ እና ይመድቡ ወደ ተለዋዋጭ።

ከዚያ ምስሉን በስዕሉ ውስጥ ለማሳየት ትዕዛዙን ይጠቀሙ (እኔ)።

ግራጫ ቀለም ካርታ ለመመደብ ፣ የትእዛዝ ቀለም ካርታ (ግራጫ) ይጠቀሙ።

ቀለሙን ሙሉ በሙሉ ለማስወገድ እና የ 3 ዲ ማትሪክስን ወደ ምስሎች ወደ 2 ዲ ለመለወጥ ፣ rgb2gray (I) ን ይጠቀሙ እና ለተለዋዋጭ ተለዋዋጭ ይመድቡት።

ከዚያ ቀደም ሲል የተገለጸውን ወይም የሚታዘዙትን (sprintf ('filename%.filetype' ፣ i)) በመጠቀም የ MRI ምስሎችን ይጫኑ እና ለአዲስ ተለዋዋጭ ይመድቡት

ለኤምአርአይ ምስሎች ጥቅም ላይ በሚውለው አዲስ ተለዋዋጭ የ rgb2gray ትዕዛዙን ይድገሙት።

አስፈላጊ ከሆነ ትዕዛዙን (ኤ ፣ ልኬትን) በመጠቀም ምስልን መጠን መለወጥ እና ለተለዋዋጭ ተለዋዋጭ መመደብ ይችላሉ።

ደረጃ 3: ባለብዙ ደረጃ ማጣሪያን በጥልቀት ምስል ውስጥ የተራዘሙ መዋቅሮችን ያሻሽሉ

አዲስ ተለዋዋጭ በመጠቀም ፣ በምስሎቹ ውስጥ የቱቦ መዋቅሮችን ለማሻሻል ትዕዛዙን ፋይበርሜትሪክ (ሀ) ይጠቀሙ

ከቀዳሚው ተለዋዋጭ ጋር ፣ የምስሎቹን ጥንካሬ በመቀየር እና ለአዲስ ተለዋዋጭ በመመደብ ሂስቶግራም እኩልነትን ለማሳደግ ትዕዛዙን histeq (B) ይጠቀሙ።

ኢምሂስት (ቢ) የሚለውን ትዕዛዝ በመጠቀም ሂስቶግራሙን ያሳዩ

ለማጣሪያው ደፍ ለመፍጠር አዲስ ተለዋዋጭ ይፍጠሩ። በዚህ ሁኔታ የ 0.875 እሴት ስር የፒክሰል ጥንካሬን በማጣራት ቀዳሚውን ተለዋዋጭ> 0.875 ይመድቡ

በኋላ ፣ አዲስ ምስል ይፍጠሩ እና አዲሱን የተጣራ ምስል ለማሳየት ትዕዛዙን imshow (A) ይጠቀሙ።

ደረጃ 4 የ 2 ዲ ሚዲያን ማጣሪያ ያሂዱ

Medfilt2 (A ፣ [m n]) ን በመጠቀም ፣ እያንዳንዱ የውጤት ፒክሴል በግብዓት ምስል ውስጥ በሚመለከታቸው ፒክሴል ዙሪያ በ mxn ወሰን ውስጥ ያለውን መካከለኛ እሴት የሚይዝበትን 2 ዲ መካከለኛ ማጣሪያን ያሂዱ።

አዲስ ምስል ይፍጠሩ እና መካከለኛውን የተጣራ ምስል ለማሳየት imshow (A) ይጠቀሙ።

ደረጃ 5 ምስሉን ጭምብል ያድርጉ

መካከለኛውን የተጣራ ምስል በመጠቀም ትዕዛዙን ይጠቀሙ [labeledImage, numberOfBlots] = bwlabel (A) በምስሉ ውስጥ የነጭ ብሌቶችን ቁጥር ለመቁጠር

ከዚያ የእያንዳንዱን የደም መፍሰስ ወይም የደም ሥሮች ቦታዎችን ለማስላት የክልል ድጋፍ ተግባሮችን ግዛቶች = regionprops (የተሰየመ ምስል ፣ ‹አካባቢ›) ይጠቀሙ።

ሁሉንም አካባቢዎች ወደ አንድ ተለዋዋጭ ይመድቡ

ከዚያ ሌላ ተለዋዋጭ በመጠቀም ከ 50 ፒክሰሎች የሚበልጡትን የብሎቶች ብዛት ይቁጠሩ

በኋላ ፣ ትዕዛዙን በመጠቀም [ከደረቅ አሬያስ ፣ የተደረደሩ መመሪያዎች] = ደርድር (አካባቢዎች ፣ 'ውረድ') በመጠቀም ከ 50 ፒክሰሎች በታች የሆኑ ማናቸውንም ነጠብጣቦች በቅደም ተከተል ይግለጹ።

ከዚያ ፣ ሌላ ተለዋዋጭ በመጠቀም ፣ ከተሰየሙ ንጥረ ነገሮች ጋር ድርድርን ለመመለስ ትዕዛዙን ማህደረ ትውስታ (ምልክት የተደረገበት ምስል ፣ የተደረደሩ ሕጎች (1: ቁጥርToExtract)) ተጠቀም። አመክንዮ 0 (ሐሰት)።

በቀደመው ደረጃ ከተለዋዋጭው ጋር ፣ እውነተኛ ነጥቦችን (እሴቶች> 0) ይፈልጉ እና የሁለትዮሽ ምስል ለመስራት አመክንዮአዊ ድርድር ይፍጠሩ እና ለአዲስ ተለዋዋጭ ይመድቡት።

አዲስ ምስል ይፍጠሩ እና imshow (A) አዲሱን የሁለትዮሽ ምስል ይጠቀሙ።

ከዚያ ፣ ትዕዛዙ የማይተገበር (ሀ) በመጠቀም ምስሉን ይገለብጡ እና ለተለዋዋጭ ተለዋዋጭ ይመድቡት።

የተደበቀ ምስል ለመፍጠር ፣ በትእዛዝ መጠን መጠን አዲስ ተለዋዋጭ ይጠቀሙ።*uint8 (የተገላቢጦሽ ምስል)

የተደበቀ ምስል ለማሳየት አዲስ ምስል ይፍጠሩ እና imshow (A) ይጠቀሙ።

መላውን ኮድ ለማጠናቀቅ መላውን ለሉፕ ለማጠናቀቅ ‹መጨረሻ› የሚለውን ትእዛዝ መጠቀሙን ያረጋግጡ

ደረጃ 6 ለስታቲስቲካዊ ሙከራ የ MRA ቅኝቶችን ይምረጡ

ለስታቲስቲክ ምርመራ ለመዘጋጀት ፣ ለነፃ ናሙናዎች ቲ-ሙከራ የሚጠቀሙባቸውን የ MRA ቅኝቶችን ይምረጡ። ሁለቱ ናሙናዎቻችን በሞያሞያ ላይ የሚጎዱ እና መደበኛ አንጎሎች ስለሚሆኑ የእያንዲንደ ቡዴን የተመጣጠነ የ MRA ቅኝቶች ምረጥ።

ደረጃ 7 ለስታቲስቲካዊ ምርመራ ዝግጅት የደም ሥሮች አካባቢን አስሉ

የስታቲስቲክስ ምርመራው በ MRA ቅኝቶች ላይ በሚታየው የደም ሥሮች ርዝመት ወይም መጠን ላይ ያተኩራል። ስለዚህ ፣ ከማነፃፀር በፊት የደም ሥሮች አካባቢን ማስላት አለብን።

የተለመዱ አንጎሎች ኤምአርአይዎችን በማጣራት እና የደም ሥሮችን መጠን በማስላት ይጀምሩ። ይህንን ለማድረግ ለ loop አሂድ። ሦስት ምስሎች ስላሉ ፣ ሁኔታው i = [1: 3] ይሆናል።

በተሻሻለው ትዕዛዝ ምስሉን ይክፈቱ እና ለተለዋዋጭ ይመድቡ።

በመቀጠል ፣ ከሆነ/ሌላ መግለጫ በ if ፣ ሌላ ትእዛዝ ይፍጠሩ። ለአረፍተ ነገሩ ፣ የትእዛዙን መጠን (ሀ ፣ 3) == 3 ይጠቀሙ ፣ ሀ ወደ ምስሉ ለመክፈት ጥቅም ላይ የሚውል ተለዋዋጭ ፣ የአረፍተ ነገሩ ሦስተኛው ልኬት 3. መግለጫ መግለጫ ለመፍጠር 3. ከዚያም ምስሉን ይለውጡ ወደ 2 ዲ እና ትዕዛዙን rgb2gray (A) በመጠቀም ቀለምን ያስወግዱ እና ለአዲስ ተለዋዋጭ ይመድቡት። ምስሉን መጠን ለመቀየር (A ፣ [m n]) ትዕዛዙን ይጠቀሙ። በዚህ ሁኔታ ምስሎቹን ወደ 1024 x 1024 ማትሪክስ ቀይረናል። የምስሉን ቱቡላር መዋቅሮች ለማሻሻል ፣ ፋይበርሜትሪክ ትዕዛዙን እንደገና ይጠቀሙ እና ለአዲስ ተለዋዋጭ ይመድቡት።

የሚከተለው ለሌላ መግለጫ ነው። ምስሉ 3 ዲ ማትሪክስ ካልሆነ ፣ ልወጣውን መዝለል እንፈልጋለን። እንደ መግለጫው ተመሳሳይ ያድርጉት ፣ ግን ያለ rgb2gray (A) ትእዛዝ።

ከፋይበርሜትሪክ ደረጃ ከ 0.15 ከሚበልጥ ከተለዋዋጭው ጋር እኩል በማድረግ አዲስ ተለዋዋጭ ይፍጠሩ። ይህ ምስሉን ከ 0.15 ለሚበልጡ መጠኖች ይገድባል።

ከአስተማሪው ደረጃዎች 4 እና 5 የኮድ መስመሮችን ከመካከለኛው የማጣሪያ መስመር እስከ imshow (I) መስመር ድረስ እንደግማለን። በኋላ ፣ የደም ሥሮች የሚሠሩትን ሁሉንም ፒክሰሎች ለማከል የትእዛዝ ድምር (እኔ (:)) ይጠቀሙ ፣ እና ለተለዋዋጭ ተለዋዋጭ ይመድቡት። አዲስ ተለዋዋጭ NormalBloodVessels (i) ብለው ይሰይሙ እና ከድምሩ (እኔ (:)) ትእዛዝ ከተለዋዋጭ ጋር እኩል ያድርጉት። ይህ ውሂቡን ወደ ማትሪክስ ያክላል።

Loop ን ይጨርሱ እና ይድገሙ ነገር ግን በሞያሞያ ለተጎዱት የአዕምሮ ህዋሶች (MRAs)። ከተለመደው የአዕምሮ ኤምአርኤዎች ጋር ላለማደባለቅ በመጨረሻው ሞያሞያ ቦሎቬልስስ (i) ውስጥ ተለዋዋጭውን ይሰይሙ።

ደረጃ 8: ገለልተኛ ናሙናዎችን ቲ-ሙከራ ያሂዱ

ሁለት ገለልተኛ ናሙናዎች ፣ እና አነስተኛ ህዝብ ስላሉ ፣ ነፃ ናሙናዎችን ቲ-ሙከራ ያካሂዱ።

በመደበኛ አንጎል ኤምአርአይ ውስጥ ያሉት የደም ሥሮች መጠን በሞያሞያ ከተጎዱት የአንጎል ኤምአርኤዎች ጋር እኩል ወይም አለመሆኑን ለመወሰን ነፃ ናሙናዎችን ቲ-ሙከራ የሚያካሂድ ተግባር ይፍጠሩ እና ይሰይሙ።

የትእዛዝ ዲስክ ('X') በመጠቀም ለፈተናው የተቀመጠውን መላምት ያሳዩ። በመጀመሪያው መስመር ላይ ማሳያ ፣ “ለሁለት ናሙና ቲ ሙከራ መላምቶች”። በሁለተኛው መስመር ላይ ፣ “H0 = የመደበኛ አንጎል የደም ሥሮች መጠን የሞያሞያ በሽታ ካለው የአንጎል የደም ሥሮች መጠን ጋር እኩል ነው” ፣ ባዶውን መላምት ለመግለጽ። በሦስተኛው መስመር ላይ ማሳያ “ኤች = የአንድ መደበኛ አንጎል የደም ሥሮች መጠን ከሞያሞያ በሽታ ጋር የአንጎል የደም ሥሮች መጠን ጋር እኩል አይደለም።” አማራጭ መላምት ለመግለጽ።

የ 95% የመተማመን ጊዜን እና የናሙና መጠንን በመጠቀም ፣ ትዕዛዙን tinv ([0.025 0.975] ፣ 2) በመጠቀም የ t ውጤቱን ያሰሉ እና ለተለዋዋጭ ቲ ይመድቡ። የትእዛዝ var (NormalBloodVessels) እና var (MoyaMoyaBloodVessels) ይጠቀሙ እና የሁለቱም የውሂብ ስብስቦች ልዩነቶችን ለማስላት ወደ ተለዋዋጮች ይመድቧቸው።

ልዩነቶቹ እኩል ወይም ቅርብ መሆናቸውን ያረጋግጡ። ከ if/ሌላ መግለጫ ከ if ፣ ሌላ ትእዛዝ በመፍጠር ይህንን ያድርጉ። በአረፍተ ነገሩ ውስጥ ላለው ሁኔታ A / B == [0.25: 4] ን ይፃፉ ፣ ሀ ሀ ለወትሮው የደም ሥሮች ልዩነት የሚለያይበት እና ለ የሞያሞያ የደም ሥሮች ልዩነት የሚለዋወጥ ተለዋዋጭ ነው። 0.25 እና 4 የሚመጡት ልዩነቶች እኩል መሆናቸውን ወይም አለመሆኑን ለመወሰን ከአጠቃላይ ግምት ነው። ከዚያ ሁለቱን ናሙና ቲ ሙከራ በ [h ፣ p] = ttest2 (A ፣ B ፣ 0.05 ፣ ‘ሁለቱም’ ፣ ‘እኩል’) ያካሂዱ ፣ A እና B ቀደም ሲል እንደተጠቀሰው ተመሳሳይ ተለዋዋጮች ናቸው። ለሌላ ዓረፍተ ነገር ፣ ልዩነቶች (መለኪያዎች) እኩል ባልሆኑበት ሁኔታ ሁለት ናሙና t ሙከራን ለማካሄድ [h ፣ p] = ttest2 (A ፣ B ፣ 0.05 ፣ ‘ሁለቱም’ ፣ ‘ሁለቱም’ ፣ ‘እኩል ያልሆኑ’) ይጠቀሙ። ከሆነ/ሌላ መግለጫ ያጠናቅቁ። ይህ p ን ያሰላል።

በ p እሴት ላይ የተመሠረተ መደምደሚያ የሚያሳዩ ከሆነ/ሌላ መግለጫ ይፍጠሩ። መግለጫው የሚሰጥበት ሁኔታ p> 0.05 ይሆናል። የ p እሴት ከ 0.05 በላይ በሚሆንበት ጊዜ እኛ በተለምዶ መላ ምት ውድቅ ስላልሆንን ለማሳየት “የፒ እሴቱ ከ 0.05 ይበልጣል ምክንያቱም እኛ ባዶውን መላምት ውድቅ እናደርጋለን” እና “” (“X”) ትዕዛዙን ይጠቀሙ። ስለዚህ የመደበኛ አንጎል የደም ሥሮች መጠን ከሞያሞያ በሽታ ጋር ካለው አንጎል ጋር እኩል መሆኑን ውድቅ አድርገናል። በሌላ አገላለጽ ፣ የፒ እሴት ከ 0.05 በታች በሚሆንበት ጊዜ በተለምዶ ባዶውን መላምት ስለማንቀበል ፣ “የፒ እሴቱ ከ 0.05 ያነሰ ስለሆነ እኛ ባዶውን መላምት እንቀበላለን” እና “” ለማሳየት ዲስኩን ('X') ትዕዛዙን ይጠቀሙ። ስለዚህ የሞያሞያ በሽታ ካለው የአንጎል ጋር እኩል አይደለም። ከሆነ/ሌላ መግለጫ ያጠናቅቁ።