Advertisement

Matlab用于提取视网膜血管。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过使用MATLAB代码，可以从视网膜图像中精确地提取血管信息，该代码集成了主程序以及专门用于血管提取的程序模块。我们很高兴地与各位分享这些经过精心设计的代码，希望能为相关研究和应用提供有益的参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中的视网膜血管提取
    优质
    本研究利用MATLAB软件开发了一种新颖的算法，专门用于从眼底图像中精准识别和提取视网膜血管结构。该方法结合了先进的图像处理技术和机器学习模型，旨在提高临床诊断效率，辅助医生更准确地评估糖尿病性视网膜病变及其他视网膜疾病的早期迹象。 我编写了用于提取视网膜血管的MATLAB代码，包括主程序和血管提取程序，希望能与大家分享。
     
  • 用于血管提取的数字视网膜图像数据集
    优质
    本数据集包含大量数字视网膜图像及标注信息，专为研究和开发血管自动提取算法设计，旨在推动眼科疾病早期诊断技术的进步。 DRIVE数据库是为了比较研究视网膜图像中的血管分割而建立的，并邀请科研界在此基础上测试他们的算法并分享结果。在该网站上可以找到下载数据库以及上传结果的相关指南，同时也可以查看各种方法的结果。 这些数据来源于荷兰糖尿病性视网膜病变筛查计划中400名年龄范围为25至90岁的糖尿病患者的照片。其中随机选取了40张照片进行研究，33张未显示任何早期的糖尿病性视网膜病变迹象，而另外7张则显示出轻微初期症状。 所有图像均通过佳能CR5非散瞳3CCD相机获得，并以8位分辨率和768 x 584像素大小捕捉。每个图像具有直径约为540像素的圆形视野（FOV），且数据库中的图片已针对该FOV进行了裁剪处理，同时提供了一个遮罩图来描绘FOV。 这组40张照片被分为训练集与测试集各20张。对于训练用例，提供了单个的手动血管分割；而对于测试案例，则提供了两种手动分割的结果：一种作为黄金标准，另一种则用于将计算机生成的分割结果与独立的人类观察进行对比。
     
  • Retinal Blood Vessels Extraction: 从视网膜眼底图像中提取血管
    优质
    本研究致力于开发先进的算法和技术，用于精确地从视网膜眼底图像中自动提取血管结构，旨在促进眼科疾病的早期诊断和治疗。 进行这项研究项目的目标是对视网膜图像中的血管展开比较分析。通过分割视网膜血管并描绘其不同的形态属性（如宽度、长度、分支模式、曲折度及角度），该方法可用于筛查、治疗、诊断以及评估多种眼科和心血管疾病，例如糖尿病、动脉硬化症、高血压与脉络膜新生血管形成等。 研究中还应用了视网膜图像的自动合成技术及多时相或时间序列影像配准，并提取分支点。通过这些手段能够实现对脉管系统的自动化检测与分析，从而帮助眼科医生实施针对糖尿病性视网膜病变和黄斑水肿的筛查程序；同时还可以探究高血压性视网膜病变与血管曲折度之间的关联、辅助计算机支持下的激光手术及测量用于诊断高血压相关的血管直径。 为了完成此项目执行了以下任务： - 设计并训练了一种基于U-Net架构（一种专为生物医学图像分割设计的卷积神经网络）的CNN模型，以实现视网膜血管的有效分割。 - 使用AUC-ROC性能度量指标来评估视网膜血管分割的效果。
     
  • 基于深度分类与分割的视网膜图像血管提取模型
    优质
    本研究提出了一种创新的深度学习模型，专门用于从视网膜图像中高效、准确地提取血管结构。该模型结合了先进的分类和分割技术，显著提升了血管检测精度，为眼疾早期诊断提供了有力工具。 视网膜图像中血管提取的深度分类和分割模型
     
  • ARIA：利用MATLAB进行视网膜血管检测（开源）
    优质
    ARIA是一款基于MATLAB开发的眼底图像分析工具，专为自动检测和追踪视网膜血管设计。此项目开源共享，旨在促进眼科医学研究与临床应用的发展。 该项目现在已迁移到GitHub上。请点击下面的链接访问它的新位置。 （去掉联系信息后发现无具体链接提供，根据指示不再额外注明此情况） 简化后的版本如下： 该项目现已托管在GitHub上，请通过提供的链接访问其新地址。
     
  • DRIVE视网膜血管数据集.7z
    优质
    DRIVE视网膜血管数据集.7z包含了用于视网膜图像中血管分割的研究资源，内含标注过的高质量视网膜扫描图及其掩模，适用于医学影像分析与机器学习研究。 该数据集包含40张视网膜血管图像，并已分为训练集和测试集，每部分各含20张图像。如果需要获取这些图片，请在评论区留言，我将通过邮箱发送给您。
     
  • 基于UNet的视网膜血管分割代码
    优质
    本项目提供了一种基于UNet架构的深度学习模型，用于自动分割视网膜图像中的血管结构。该代码旨在辅助医学研究与临床诊断，提高视网膜疾病的检测效率和准确性。 UNet医学影像分割源码的文件结构如下： - src：包含搭建U-Net模型的相关代码。 - train_utils：包括训练、验证以及多GPU训练所需的模块。 - my_dataset.py：自定义数据集类，用于读取DRIVE数据集（视网膜血管分割）。 - train.py：以单个GPU为例的训练脚本示例。 - train_multi_GPU.py：专为使用多个GPU进行训练而设计的脚本。 - predict.py：简易预测脚本，利用已训练好的权重文件对新图像进行预测测试。 - compute_mean_std.py：统计数据集各通道均值和标准差。
     
  • VesselSeg-Pytorch：用于视网膜血管分割的Pytorch工具包
    优质
    简介：VesselSeg-Pytorch是一款基于Pytorch开发的视网膜血管分割工具包，旨在提供高效、准确的视网膜血管自动识别解决方案。 VesselSeg-Pytorch：基于pytorch的视网膜血管分割工具包 介绍： 该项目是使用Python和PyTorch框架开发的视网膜血管分割代码库，包含数据预处理、模型训练与测试及可视化等功能模块。适用于从事视网膜血管分割研究的研究人员。 要求： 项目的python环境所需的主要软件包及其版本如下所示： - python：3.7.9 - pytorch：1.7.0 - torchvision：0.8.0 - cudatoolkit：10.2.89 - cudnn：7.6.5
     
  • Matlab代码对RetinalVesselDection的影响-视网膜血管病变
    优质
    本研究探讨了MATLAB编程在视网膜血管检测中的应用，特别关注其对于识别和分析视网膜血管病变的影响。通过优化算法提高诊断准确性。 在糖尿病的诊断过程中，视网膜血管病变检查扮演着至关重要的角色，在西方国家中，糖尿病是导致失明的主要原因之一。该检查采用光学技术获取眼球数字图像而不对眼睛造成伤害或侵犯人体。然而，从这些图像中分离出视网膜血管的任务对于训练有素的专业人员来说也是一项耗时且具有挑战性的任务。因此引入机器学习方法以实现自动化处理过程，并提高这一诊断步骤的效率。 本报告结合了图像处理和机器学习技术来研究如何有效进行视网膜血管分割问题。首先，我们利用预处理手段减少原始眼球图像中的噪声干扰；接着构建分类器模型，该分类器基于专家绘制的手动标记视网膜血管作为训练数据集，以提高自动识别的准确性。 为了实现这一目标，采用了K最近邻（K-NN）和支持向量机（SVM）两种机器学习算法。同时我们还通过改进后的K-NN方法来进一步提升效果。在使用K-NN时，我们尝试了不同的距离度量方式来探索不同眼球图像特征的重要性；而对于SVM，则是在理论基础上进行了理解，并借助Python的PyML库实现了具体应用。 最后，为了评估这些算法的效果，我们将自动分类结果与专家的手绘标记图进行比较以计算误差率。结果显示两种方法的错误率均约为6%左右。其中K-NN模型是基于课堂学习的知识用Matlab编写完成的；而SVM则是在理解了理论框架之后通过Python库实现的。 综上所述，本研究展示了如何利用机器学习技术提高视网膜血管病变检查过程中的效率和准确性，并为后续相关工作提供了有价值的参考。
     
  • 用于从眼底图像中提取视网膜血管的图形用户界面（GUI）：简化了眼科医生对视网膜轮廓分析的工作- MATLAB开发
    优质
    本MATLAB项目提供一个图形用户界面(GUI)，旨在协助眼科医生高效地从眼底图像中自动提取视网膜血管，优化视网膜轮廓分析流程。 采用CLAHE技术增强视网膜血管图像，并利用模糊C均值算法进行分割。随后使用基于区域的活动轮廓方法来检测边缘。与参考标准图像相比，该算法的表现是令人满意的。