對于生物醫(yī)學方向的本科同學而言，你可能會使用到MATLAB來構建自己的thesis論文，這其中就涉及到MATLAB仿真項目，下面我們一起來了解一下這個項目的詳細信息，有需要的小伙伴們趕緊來圍觀了!

MATLAB簡單來說就是一種工具，它是用來模擬圖像的結構、形態(tài)功能和圖像中的生物實體，適合于計算機工程、信息技術和生物醫(yī)學工程的學生和研究人員使用。

Matlab仿真中的M.Tech項目，用于學術確保遙感圖像、醫(yī)學圖像和數(shù)字圖像處理環(huán)境的有效特征選擇、分類和分割算法。大多數(shù)醫(yī)學圖像是超聲波、x射線、CT和磁共振圖像的形式。它還可用于所有醫(yī)學圖像，并確保圖像處理，分析，虛擬模式識別和圖像分類方法。

MATLAB環(huán)境下的遙感圖像處理：

1.基于知識的城市制圖分類

實現(xiàn)了ACM論文的最優(yōu)分類過程。為了實現(xiàn)城市影像分類過程中的高性能，將基于知識的方法與光譜分類方法相結合，使用混合技術的圖像處理，并產生改進的性能輸出。

2.MATLAB中的部分監(jiān)督分類方法

基于類別和數(shù)據(jù)集對遙感圖像進行分類，使用地圖圖像來詳細描述圖像中的所有土地覆蓋類型，需要完整的訓練集和時間表示，使用半監(jiān)督支持向量機來確定貝葉斯，以對未知類別的圖像進行分類。通過估計概率密度函數(shù)來實現(xiàn)圖像處理。

3.遙感圖像中的模式提取

圖像特征或模式的提取是多光譜圖像分類系統(tǒng)中的一個復雜問題。通過引入模式選擇算法、隨機選擇算法和人工解釋選擇方法，開發(fā)了100多個項目，用于從大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中搜索光譜、空間和時間數(shù)據(jù)。通過實現(xiàn)神經網絡算法模式選擇過程來達到接近最優(yōu)解。

4.MATLAB中的模糊輸入模糊輸出支持向量機分類器

使用模糊來產生輸入和獲取信息,然后該信息作為分類算法的輸入給出。使用模式和相關信息分類器來處理模糊框架中的多類問題。

5.MATLAB中的醫(yī)學圖像處理

在醫(yī)學圖像分類分割過程中采用，通過MATLAB確定肺癌分割、腦腫瘤分割、前列腺癌分類和腎臟疾病分類都是在M.Tech下借助MATLAB仿真工具完成的。

6.MATLAB項目中的心血管疾病分割

使用變換成分分析算法來估計2D MRI圖像中受影響區(qū)域的形狀、變化和位置。基于boosting方法生成統(tǒng)計的局部外觀特征并構造精確的邊界區(qū)域。練習變換成分分析來表示MRI圖像中的低維形狀。

以上是MATLAB仿真項目和論文的相關內容概述，有需要的同學可以提前熟悉一下，對你的論文寫作有很大的幫助喲!