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DSA.zip_MATLAB 血管提取_图像减影_数字减影技术_血管匹配

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简介：
本项目利用MATLAB实现DSA（数字减影血管造影）中的血管自动提取与匹配算法，采用图像减影技术增强血管结构，提高诊断效率。 使用MATLAB语言实现数字减影血管造影技术：首先打开蒙片和盈片图像，然后提取图像边缘，并选择控制点进行匹配，最后执行减影操作并输出处理后的图片。

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  • DSA.zip_MATLAB 血管提取_图像减影_数字减影技术_血管匹配
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    本项目利用MATLAB实现DSA（数字减影血管造影）中的血管自动提取与匹配算法，采用图像减影技术增强血管结构，提高诊断效率。 使用MATLAB语言实现数字减影血管造影技术：首先打开蒙片和盈片图像，然后提取图像边缘，并选择控制点进行匹配，最后执行减影操作并输出处理后的图片。
     
  • 数字减影血管造影的技术原理与应用
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    数字减影血管造影（DSA）是一种先进的X射线成像技术，通过特殊的图像处理方法突出显示血管结构，广泛应用于诊断和介入治疗各种血管疾病。 数字减影血管造影（DSA）又称数字血管成像（DVI），是一项结合了X射线成像与电子计算机数字图像处理技术的高科技手段。这项技术是在20世纪70年代继CT之后开发出来的。通过使用电子计算机，DSA可以将低碘浓度下的血管影像进行增强和提高到肉眼可见的程度，并且能够消除造影剂以外组织的影响，从而便于研究血管疾病或其他原因导致的异常情况。
     
  • 心血管造影图像的分割技术综述
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    本文综述了心血管造影图像分割领域的最新进展和技术方法，包括传统算法和深度学习模型的应用，探讨其在临床诊断中的价值与挑战。 由动脉粥样硬化病变引起的血管狭窄是冠心病的主要诱因之一，其发病率高且致死率也较高。因此，研究冠状动脉的狭窄程度对于早期诊断和评估冠心病至关重要。数字减影血管造影（DSA）图像被公认为冠心病诊断的标准方法。在利用医疗辅助仪器处理DSA图像以评估血管狭窄时，首先需要对血管进行分割才能开展后续分析工作。准确地提取出血管是疾病量化描述以及三维重建的重要前提条件，并且有助于医生的临床诊断和治疗决策。 本段落针对心血管数字减影血管造影（DSA）图像展开研究，从预处理、分割方法及评价标准三个方面总结了近年来国内外在心造影图像中对血管进行分割的方法。
     
  • 数字摄影中的图像匹配技术
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    本研究聚焦于数字摄影领域内的图像匹配技术，探讨了如何高效、准确地识别和配准不同视角或条件下拍摄的照片。该技术对于创建精确的三维模型以及增强现实应用具有重要意义。 武汉大学遥感信息工程学院需要数字摄影测量的源代码，该代码实现了影像匹配功能，包括金字塔匹配等相关内容，是进行数字摄影测量实习的重要资源。
     
  • 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。
     
  • 血管医学影像检测数据文件.dcm
    优质
    《血管医学影像检测数据文件.dcm》包含了用于诊断和治疗规划的各种血管成像结果，采用DICOM标准格式存储，便于医疗信息系统的集成与管理。 多帧DICOM医疗图像可以用于进行一些简单的医学影像实验测试。
     
  • 特征点的提取与影像匹配
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    特征点的提取与影像匹配研究如何在图像中自动识别关键点，并通过这些特征进行不同图片间的配准和比较，是计算机视觉领域的核心技术之一。 本程序实现了影像特征点的自动提取功能，并采用了Morevac、Forstner及Harris三个经典算子进行操作。在此基础上，通过相关系数法实现图像匹配并引入最小二乘平差技术以提高匹配精度。在搜索过程中利用了核线影像特性，在二维图象中使用爬山法启发式搜索策略。对于大数据量的影像处理，则采用了影像金字塔结构来优化。 具体功能如下： 1. 使用GDAL库读取各种格式的图片文件，包括TIFF、PNG、JPEG（JPG）、BMP及GIF。 2. 为了防止大尺寸图像绘制时出现闪烁现象，程序采用双缓存技术进行显示处理。 3. 图像数据可以保存为多种常见格式，如TIFF、PNG、JPEG（JPG）以及BMP和GIF等。 4. 程序中包含了TreeCtrl控件与ListCtrl控件的基本操作功能。 5. 支持MFC单文档程序中的视图通信及多视图切换。
     
  • 基于影像匹配的正射影像生成技术
    优质
    本研究探讨了基于影像匹配的正射影像生成技术，通过精确的空间定位和几何校正，将倾斜摄影图像转换为具有真实地表坐标的高精度正射影像。 摄影测量程序中的相关系数法用于影像匹配，并通过反解法生成数字正射影像（DOM）。
     
  • 眼底血管图象的特征抽取与匹配（2008年）
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    本研究聚焦于2008年的技术成果，致力于开发高效的眼底血管图像特征提取和模式识别方法，以实现精确的医学图像匹配。 本段落针对传统指纹识别技术的局限性，初步探讨了眼底血管特征提取与身份识别的研究。通过使用眼底血管照相机获取原始图像，并进行二值化、滤波及增强处理等步骤后，进一步研究了相应的特征提取和匹配算法。在MATLAB仿真实验中，拒真率和认假率均达到了预期要求。利用眼底血管图像来进行个人身份识别是完全可行的，并且具有良好的应用前景。
     
  • 眼底影像血管分割实验报告.docx
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    本报告详细探讨了眼底影像中血管自动分割的方法与技术，通过多种算法对比分析，旨在提高眼科疾病的早期诊断准确率。 使用U-Net和LadderNet网络框架实现眼底图像血管分割，包括训练、测试和评估等环节。