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MATLAB视网膜图像分割代码-OD_OC_seg:OD_OC_seg

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简介:
OD_OC_seg是一款基于MATLAB开发的视网膜图像处理工具,专门用于精准分割视盘(Optic Disc, OD)和optic cup区域,助力眼底疾病早期诊断。 我们正在发布用于在视网膜彩色眼底图像中分割视盘和视杯的Matlab代码OD_OC_seg。该代码已添加了一名作者:Jayanthi Sivaswamy教授(视觉信息技术中心,IIIT-海得拉巴)。此代码可免费获取,以允许其他研究人员开发、比较和基准测试他们的算法。请注意,此代码未经临床批准,仅供非商业研究目的使用。 本代码主要基于以下论文: [1] Chakravarty A., Sivaswamy J. 用于从单色眼底图像进行基于深度的杯子分割的耦合稀疏字典。在:医学图像计算和计算机辅助干预MICCAI2014,LNCS第8673卷,Springer。 [2] Arunava Chakravarty, Jayanthi Sivaswamy. 从单眼眼底图像中提取关节视盘和杯子边界。在生物医学计算机方法和程序第147卷(2017年),51-61页。 如果您发现代码有用,请引用上述论文。

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  • MATLAB-OD_OC_seg:OD_OC_seg
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    OD_OC_seg是一款基于MATLAB开发的视网膜图像处理工具,专门用于精准分割视盘(Optic Disc, OD)和optic cup区域,助力眼底疾病早期诊断。 我们正在发布用于在视网膜彩色眼底图像中分割视盘和视杯的Matlab代码OD_OC_seg。该代码已添加了一名作者:Jayanthi Sivaswamy教授(视觉信息技术中心,IIIT-海得拉巴)。此代码可免费获取,以允许其他研究人员开发、比较和基准测试他们的算法。请注意,此代码未经临床批准,仅供非商业研究目的使用。 本代码主要基于以下论文: [1] Chakravarty A., Sivaswamy J. 用于从单色眼底图像进行基于深度的杯子分割的耦合稀疏字典。在:医学图像计算和计算机辅助干预MICCAI2014,LNCS第8673卷,Springer。 [2] Arunava Chakravarty, Jayanthi Sivaswamy. 从单眼眼底图像中提取关节视盘和杯子边界。在生物医学计算机方法和程序第147卷(2017年),51-61页。 如果您发现代码有用,请引用上述论文。
  • 】基于Matlab.md
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    本Markdown文档提供了使用MATLAB进行视网膜图像分割的详细代码和说明,旨在帮助研究人员和学生掌握相关算法和技术。 【图像分割】视网膜图像分割matlab源码 本段落档提供了使用MATLAB进行视网膜图像分割的代码示例。通过该源码可以实现对视网膜特定区域的有效识别与分离,适用于医学影像处理领域中的研究和应用。 文档中详细介绍了算法的设计思路、关键步骤以及如何在MATLAB环境中运行相关脚本段落件等内容。希望这些资源能够帮助到需要进行类似项目开发的研究人员和技术爱好者们。
  • MATLAB开发——
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    本项目利用MATLAB进行视网膜层图像的自动分割研究,旨在提高眼科疾病的早期诊断和治疗效果。通过优化算法实现精准识别与分析。 在光学相干断层成像技术中演示基于图像的视网膜层分割方法,并使用MATLAB进行开发。
  • Matlab:基于混合算法的糖尿病病变检测
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的视网膜图像分割代码,采用混合算法有效检测糖尿病视网膜病变,为临床诊断提供精准工具。 Matlab视网膜图像分割代码用于糖尿病性视网膜病变的诊断,在视网膜眼底图像上使用了混合算法进行分割。
  • MATLAB及相关论文-OCT-seg-papers:OCT研究文献汇总
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    本项目汇集了多种基于MATLAB的视网膜图像(OCT)自动分割算法及其相关学术论文,旨在为研究人员提供一个全面的研究资源库。 在MATLAB环境下实现了一种图像分割代码OCT-seg。该代码与论文《2018年OCT血管造影中视网膜疾病相关的分割错误和运动伪影的发生率》及《2013年视网膜光学相干断层扫描(OCT)分割算法综述》相关联,同时结合了深度学习技术的应用。其中,《ReLayNet:使用全卷积网络的黄斑光学相干断层扫描的视网膜层和流体分割》于2017年发表,并提供了一种基于深度学习自动分割非渗出性AMD患者OCT图像中九个视网膜层次边界的代码。此外,Google DeepMind在2019年的研究《临床应用:用于视网膜疾病的诊断和转诊的深度学习》展示了全卷积边界回归预处理技术的应用,并提供了使用二维Unet及列方式softmax实现的方法。 同年,另一项由DeepMind发布的研究成果表明了湿性年龄相关性黄斑变性的转化预测可通过深度学习来完成。此外,《2014年利用全局形状正则化在3-DOCT图像中进行概率视网膜内层分割》的论文提供了一个代码示例(包括二维和三维实现),使用GR方法处理数据集中的问题。 最后,一篇于2018年发布的文章《基于条件随机场的视网膜光学相干断层扫描图像监督联合多层分割框架》,展示了如何利用CRF技术进行OCT图像分析。该研究提供了一个MATLAB代码示例,用于从单个OCTb扫描中提取和分析视网膜层次结构信息。 以上所有论文、代码及数据集的列表均与视网膜光学相干断层扫描(OCT)分割相关,并展示了近年来在这一领域的技术进步和发展。
  • 基于UNet的血管
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    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。
  • 自动病变中的血管
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    本研究提出了一种创新算法,专门用于自动识别并分割病变视网膜图像中的复杂血管网络。通过优化现有技术,我们的方法能够更精确地捕捉细微血管结构,为早期诊断和治疗眼科疾病提供关键支持,尤其在糖尿病性视网膜病变等病症的评估中展现巨大潜力。 现有的视网膜血管分割方法大多只适用于正常视网膜图像的处理,并不能有效应对病变情况下的图像分割问题。为此,提出了一种新的针对病变视网膜图像进行血管网络分割的方法。 该方法首先利用向量场散度技术来确定大部分血管在病变视网膜中的中心线位置;接下来计算出这些中心线上每个像素的方向信息,并通过改进的定向局部对比度算法识别出位于中心线两侧的血管区域。最后,采用反向外推追踪策略处理获得的血管段末端部分,从而完整地分割出整个血管网络。 实验结果表明,在使用通用STARE眼底图像库中的所有病变视网膜图像进行测试时,该方法取得了0.9426的ROC曲线面积和0.9502的准确率。相比Hoover算法及Benson等人提出的方案,本段落提出的方法在性能上有了明显的提升,并且克服了后者对不同种类病变图像处理上的局限性问题,展现出良好的鲁棒性。
  • MATLAB
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    本项目提供了一套基于MATLAB的图像分割算法实现代码,涵盖多种常见的图像处理技术与方法。适用于科研、教育及工程实践中的图像分析需求。 Matlab图像分割程序的效果如何需要运行后才能知道。
  • MATLAB
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    本代码集为用户提供了一系列基于MATLAB实现的图像分割算法,旨在帮助用户快速处理与分析图像数据,适用于科研和工程应用。 在MATLAB中实现将一幅图像分成n*n的小块的方法如下:首先读取原始图像;然后根据所需的分割大小计算每一块的宽度和高度;接着使用循环结构遍历整个图像,提取出每个n*n大小的子区域;最后可以对这些小块进行进一步处理或存储。
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    本项目提供了一系列基于MATLAB的图像分割算法实现,涵盖多种常用技术如阈值分割、区域生长等。适用于科研与教学用途。 该程序使用MATLAB进行基于SVM的图像分割,类似于自动抠图显示功能。主要依据颜色对比明显的特点来实现图像分割。运行此程序可能需要下载svmlib并设置路径。资源包中包含图片、效果演示文档以及详细注释的源代码。