Matlab 应用二值化方法确定脑肿瘤面积

在我的项目中，我使用K-means算法从正常脑细胞中分割出肿瘤细胞，并使用下面的编码找出区域

tumour_image;



binarized_img = zeros(n,n);
threshold = mean(tumour_image(:));
binarized_img(find(tumour_image>=threshold)) = 1;
binarized_img(find(tumour_image<threshold)) = 0;

n=512;
binarized_img = handles.binarized_img;
affected_img = imresize(binarized_img,[n/2 n/2]);
number_of_white_pixel = length(find(binarized_img == 1));
p=0.264;
size_tumour = sqrt(number_of_white_pixel)*p;

肿瘤图像； 二值化的_img=零（n，n）； 阈值=平均值（肿瘤图像（：）； 二值化img（查找（肿瘤图像>=阈值））=1；

---

二值化的img（发现（肿瘤图像与论文完全无关的评论：1）该论文作为研究方法非常薄弱，老实说，真的很薄弱。2）Journral绝对是一个掠夺性的开放获取期刊，通过欺骗那些想发表而没有真正同行评议的人的钱来工作。独立于你对该杂志的模仿程度，任何声誉良好的机构都不会将其视为体面的参考或工作。远离那种类型的杂志。还有更好的方法（在真实的杂志上）来做你想做的事情。你确实更适合使用区域增长来实现这一点。@Ander Biguri okey，谢谢。我会尝试，我在IEEE explore中也发现了类似的文章，所以我认为这将是一篇好的期刊论文。请不要生气（以防万一）我是说对你最好的。在这类期刊上发表论文（和发表论文）会严重损害你在学术界的声誉。好的，你能分享一个找到肿瘤区域的链接吗，我在这一部分呆了这么多天。对这篇论文完全无关的评论：1）那篇论文作为研究方法非常薄弱，老实说，真的很薄弱。2） 《华尔街日报》绝对是一本掠夺性的开放获取期刊，它从那些想在没有真正同行评议的情况下发表文章的人那里骗取钱财。独立于你对该杂志的模仿程度，任何声誉良好的机构都不会将其视为体面的参考或工作。远离那种类型的杂志。还有更好的方法（在真实的杂志上）来做你想做的事情。你确实更适合使用区域增长来实现这一点。@Ander Biguri okey，谢谢。我会尝试，我在IEEE explore中也发现了类似的文章，所以我认为这将是一篇好的期刊论文。请不要生气（以防万一）我是说对你最好的。在这类杂志上发表论文（或发表论文）会严重损害你在学术界的声誉。好的，你能分享一个找到肿瘤区域的链接吗？我已经在这一部分呆了好几天了。