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医学影像任务-利用医学影像配准及DUNet技术进行视网膜血管检测-眼底血管分割代码+数据集+操作指南+实验分析报告.zip

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简介：
本资料包提供了一套全面的眼底血管自动检测解决方案，采用先进的医学影像配准技术和创新的DUNet算法模型。包含详尽的操作指南、训练数据集以及详细的实验分析报告，为科研人员和工程师进行视网膜疾病筛查及研究提供了强有力的支持工具。 医学影像作业基于医学影像配准与DUNet实现视网膜血管检测及眼底血管分割源码、数据集和实验报告的详细操作说明如下： **实验思路** 1. 图像预处理：将RGB图像转换为灰度图，进行归一化处理，并应用对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）以增强对比度。此外还进行了伽马校正。 2. 将图像分割成小块patch 3. 使用PyTorch编写网络模型，包括Unet和Unet++结构 4. 训练与测试阶段：计算每个小patch的训练损失(train_loss)及Dice分数(dice_score) 5. 合并处理后的图像 6. 计算整个数据集的整体测度 **实验结果** 在CHASE数据集中，使用CUDA进行训练时，batch size设置为2，网络采用UNet++结构。经过5个epoch的训练后，在测试集合上获得以下结果： - 平均Dice系数：78.03% - 平均准确率：96.91% 对于DRIVE数据集，则是在CPU环境下进行训练，batch size设置为8，并采用UNet网络结构。同样经过5个epoch的训练后，在测试集合上获得如下结果： （注释：原文中未提供具体数值）

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    本资料包提供了一套全面的眼底血管自动检测解决方案，采用先进的医学影像配准技术和创新的DUNet算法模型。包含详尽的操作指南、训练数据集以及详细的实验分析报告，为科研人员和工程师进行视网膜疾病筛查及研究提供了强有力的支持工具。 医学影像作业基于医学影像配准与DUNet实现视网膜血管检测及眼底血管分割源码、数据集和实验报告的详细操作说明如下： **实验思路** 1. 图像预处理：将RGB图像转换为灰度图，进行归一化处理，并应用对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）以增强对比度。此外还进行了伽马校正。 2. 将图像分割成小块patch 3. 使用PyTorch编写网络模型，包括Unet和Unet++结构 4. 训练与测试阶段：计算每个小patch的训练损失(train_loss)及Dice分数(dice_score) 5. 合并处理后的图像 6. 计算整个数据集的整体测度 **实验结果** 在CHASE数据集中，使用CUDA进行训练时，batch size设置为2，网络采用UNet++结构。经过5个epoch的训练后，在测试集合上获得以下结果： - 平均Dice系数：78.03% - 平均准确率：96.91% 对于DRIVE数据集，则是在CPU环境下进行训练，batch size设置为8，并采用UNet网络结构。同样经过5个epoch的训练后，在测试集合上获得如下结果： （注释：原文中未提供具体数值）
     
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    本研究致力于开发先进的算法和技术，用于精确分割视网膜血管图像，并构建眼底血管的三维模型，以提高眼科疾病的诊断和治疗水平。 眼底视网膜图像中的血管分布情况为高血压、糖尿病等疾病的早期诊断提供了重要的参考依据。通过计算机处理这些眼底图像可以减轻医生的重复劳动负担。本段落提出了一种新的用于分割眼底视网膜血管图像的算法，该算法首先利用局部归一化方法来消除背景差异性的影响；然后使用期望最大化算法进行聚类操作以实现精确地分割出血管区域；最后基于眼底成像原理通过投影逆变换构建了三维模型，使得可以从多个角度观察和分析视网膜结构。所建立的这种模型有助于更全面深入地理解与研究相关疾病的情况。
     
  • 眼底血管分割.rar_眼底分割_血管分割
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  • KiTS 医学影像分割数据集
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    KiTS医学影像是一个用于肾脏肿瘤分割的数据集，包含约200个CT扫描样本及相应的专家标注，旨在推动肾癌自动诊断技术的发展。 KiTS21（肾肿瘤分割）是一个用于在CT图像上分割肾脏、其上的肿瘤以及囊肿的数据集，并且是MICCAI 2021挑战赛的一部分。到目前为止，已经举办了三届比赛：分别是KiTS19、KiTS21和KiTS23。作为第二届赛事的KiTS21，在原有的基础上增加了对囊肿进行分割的任务，而这一任务在后续的比赛中被沿用下来。该数据集包括了300例公开训练样本以及不对外公布的测试样本共100例，其中训练部分由来自KiTS19的数据构成：即包含210个用于培训的数据和另外新增加的90个原测试案例。 肾癌是成人中最常见的恶性肿瘤之一，并且其发病率被认为正在上升。值得庆幸的是，大多数肾瘤在手术仍可进行时便已被发现并诊断出来。然而，在局部性肾癌治疗领域仍然存在诸多未解之谜；而对于已经出现转移的病例，则几乎都是致命性的。由于CT成像技术使得肾肿瘤清晰可见，这为放射科医生和外科医生提供了重要依据来研究肿瘤大小、形状及外观与其预后之间的关系。
     
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