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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • Retinal Blood Vessels Extraction: 从视网膜眼底图像中提取血管
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    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。
     
  • 视网膜血管图像的分割与眼底血管三维重建
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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。
     
  • 视网膜血管分割：基于DenseNet的眼底镜图像处理方法
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    本研究提出了一种基于DenseNet架构的眼底镜图像处理技术，专注于视网膜血管的有效分割，旨在提高眼科疾病的早期诊断和治疗效果。 视网膜血管分割 作者：zhiyu-Lin 日期：2018-7-1 描述： 本段落探讨了如何利用深度卷积神经网络对眼底图像中的视网膜血管进行有效分割，这是一项数字图像处理的课程作业。 随着近年来医学设备和科技的进步，越来越多的医学影像被应用于病理诊断及研究中。其中，视网膜图像是非常关键的一类医学图像，在预测与诊断眼球疾病方面具有重要的指导意义。 本报告介绍了如何使用深度卷积神经网络对眼底图像进行视网膜血管分割的具体方法：训练二分类和多分类的分割模型（分别用于粗细血管的区分），利用二分类结果来增强原图，进而采用多分类模型进行二次精细分割。 实验结果显示，在大多数情况下，通过两次迭代处理得到的结果比单次处理具有更高的准确性。测试集中F1值达到了0.8253。 环境： - Python >= 3.5 - PyTorch == 0.3.0.post4 - TorchVision
     
  • 【图像分割】利用最大主曲率提取视网膜眼底图像中的血管（含MATLAB代码）上传版.zip
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    本资源提供了一种基于最大主曲率的方法来自动识别和分割视网膜图像中的血管结构，包含详细说明及MATLAB实现代码。 基于最大主曲率的视网膜眼底图像中的血管提取方法及附带MATLAB代码的上传版本。
     
  • 视网膜眼底图像配准——数据集
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    本数据集专注于视网膜眼底图像配准问题，提供大量标准化的眼底影像及注释信息，旨在促进眼科医学领域的研究与应用。 该数据集眼底图像配准数据集（也称为FIRE）包含129个视网膜图像，形成134个图像对，并根据其特征分为三个不同的类别。这些图像是使用Nidek AFC-210眼底照相机采集的，在x和y方向上的分辨率为2912x2912像素且视野为45°。数据集中的所有图像均来自位于塞萨洛尼基的亚里斯多德大学Papageorgiou医院，由39名患者提供。
     
  • MATLAB中的视网膜血管提取
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    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。
     
  • 改进的视网膜血管分割算法：眼底图像分析——利用MATLAB实现高精度血管分割
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    本研究提出了一种基于MATLAB的改进视网膜血管分割算法，通过优化技术提升了眼底图像中血管结构的识别精确度和效率。 此脚本的版权归 Tyler L. Coye (2015) 所有。Tyler 是天普大学的一名医学博士生。自发布以来，该方法已被下载超过 6,000 次。对于那些问我是否之前发布过这个算法的人，答案是没有因为医学院的时间限制而未能提前分享。然而，大量使用这种方法的论文证明了它在研究中的价值。 如果有人愿意投入时间与我合作编写此算法，我很乐意共同完成这项工作。该脚本是经过许多小时的工作和解决问题后开发出来的成果。如果您在我的工作中使用此算法，请引用以下信息： 科耶，泰勒（2015 年）。一种用于眼底图像的新型视网膜血管分割算法，MATLAB中央文件交换。 这个脚本在眼底图像中实现视网膜血管的分割，这是一个极具挑战性的任务。
     
  • 用于血管提取的数字视网膜图像数据集
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    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。
     
  • 基于改良版U-Net的眼底视网膜血管分割方法
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    本研究提出了一种改进型U-Net算法，专门针对眼底图像中的视网膜血管进行精确分割，以提高眼科疾病的早期诊断和分析能力。 针对视网膜血管图像特征复杂度高的问题以及现有算法在微血管分割精度低及病理信息误分割等方面的不足，本段落提出了一种融合DenseNet和U-Net网络的血管分割模型。首先通过限制对比度直方图均衡化和滤波器处理增强图像中的血管；其次利用局部自适应gamma校正提升图像亮度并减少伪影干扰；接着采用多尺度形态学滤波来加强微小血管特征信息；最后使用U型密集链接模块进行精确分割。该算法在DRIVE数据集上的实验结果显示，其平均准确率、灵敏度和特异性分别达到了96.74%、81.50%和98.20%，表明了良好的性能表现。