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OCTSEG（光学相干断层扫描分割与评估 GUI）：提供GUI及函数集以实现OCT数据的分割与可视化...

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简介：
OCTSEG是一款专为光学相干断层扫描(OCT)设计的数据分析工具，它结合了用户友好的图形界面和强大的函数库，支持OCT图像的自动分割、特征提取以及结果展示等功能。 OCTSEG（光学相干断层扫描分割和评估 GUI）是一个用于研究目的的 MATLAB 编写的图形用户界面 (GUI)。它可以对视网膜 OCT 扫描中的视网膜层和血管进行分割，并提供了手动更正自动分割结果的工具。此外，可以将视网膜层的分割或由此产生的厚度测量数据导出为 CSV 文件，该文件可由许多标准软件程序（例如 Excel）读取。 当前特点包括： - 支持 Heidelberg Engineering Spectralis OCT RAW 数据（.vol 结尾），支持圆形扫描和以视神经头为中心的体积。 - 图像文件格式的支持：可以使用用户生成的 .list 文件将多个图像作为卷导入，支持 .tif、.pgm 和 .jpg 格式。注意这些算法尚未在 Spectralis 系统产生的其他数据上进行测试过，因此参数适应可能是必要的。 此外，该 GUI 还能够自动分割 6 个突出视网膜层（包括内界膜、外神经纤维层边界和视网膜色素上皮）。

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  • OCTSEG（光学相干断层扫描分割与评估 GUI）：提供GUI及函数集以实现OCT数据的分割与可视化...
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    OCTSEG是一款专为光学相干断层扫描(OCT)设计的数据分析工具，它结合了用户友好的图形界面和强大的函数库，支持OCT图像的自动分割、特征提取以及结果展示等功能。 OCTSEG（光学相干断层扫描分割和评估 GUI）是一个用于研究目的的 MATLAB 编写的图形用户界面 (GUI)。它可以对视网膜 OCT 扫描中的视网膜层和血管进行分割，并提供了手动更正自动分割结果的工具。此外，可以将视网膜层的分割或由此产生的厚度测量数据导出为 CSV 文件，该文件可由许多标准软件程序（例如 Excel）读取。 当前特点包括： - 支持 Heidelberg Engineering Spectralis OCT RAW 数据（.vol 结尾），支持圆形扫描和以视神经头为中心的体积。 - 图像文件格式的支持：可以使用用户生成的 .list 文件将多个图像作为卷导入，支持 .tif、.pgm 和 .jpg 格式。注意这些算法尚未在 Spectralis 系统产生的其他数据上进行测试过，因此参数适应可能是必要的。 此外，该 GUI 还能够自动分割 6 个突出视网膜层（包括内界膜、外神经纤维层边界和视网膜色素上皮）。
  • OCT图像分割(DME): 基于光学相干断层扫描的糖尿病性眼部病变分析
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    本研究聚焦于运用光学相干断层扫描(OCT)技术对糖尿病视网膜病变中的黄斑水肿(DME)进行图像自动分割和定量分析，以期为临床诊断与治疗提供精准的数据支持。 该数据集包含用于分割糖尿病性黄斑水肿光学相干断层扫描图像的影像资料。数据来源于S. J. Chiu, M. J. Allingham, P. S. Mettu, S. W. Cousins, J. A. Izatt和S. Farsiu于2015年4月发表在《BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS》期刊第6卷第4期，页码为1172-1194的文章。
  • 图像分割评估函数
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    简介：图像分割评估函数用于量化不同算法在图像分割任务中的性能差异，常用指标包括Jaccard指数、Dice系数及像素精度等，是衡量分割准确性的关键工具。 输入图像分割结果和标准答案，计算评价指标P、R和F。
  • 基于图形的视网膜层分割在OCT图像中的应用：展示MATLAB环境下对光学相干断层扫描图像的处理技术
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    本研究探讨了利用MATLAB环境下的图形方法进行视网膜层自动分割的技术，专注于优化光学相干断层扫描(OCT)图像分析。通过此技术，提高了眼科疾病早期诊断的准确性和效率。 该脚本展示了如何使用图论技术来分割光学相干断层扫描图像中的视网膜层。使用方法：按 F5 运行脚本。 我正在开发一个开源软件包，用于在光学相干断层扫描图像中进行计算机辅助的视网膜层分割。当前版本包括： 1. 自动识别和分割6个视网膜层的功能。 2. 通过图形用户界面（GUI）检查并手动校正自动分割结果。 该工作基于以下参考文献： Chiu, Stephanie J., 等。“与专家手工分割一致的 SDOCT 图像中七个视网膜层的自动化分割。” 光学快报，18.18 (2010)： 19413-19428。 以及 庞宇腾。 Caserel - 开源软件包用于光学相干断层扫描图像中的视网膜层计算机辅助分割 泽诺多, 2013年. http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.17893
  • MATLAB直方图裁剪代码-OCT-tools：用于脉络膜及视网膜层的OCT B扫描分割与分析
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    这段代码是为使用MATLAB进行光学相干断层扫描（OCT）B扫描图像中脉络膜和视网膜层的精确分割而设计，提供详细的分层分析。 MATLAB裁剪直方图代码用于OCT工具，旨在从单个OCT B扫描图像中分割并分析视网膜层，重点在于计算脉络膜厚度。此代码由华盛顿大学的Sara Patterson开发。 使用方法如下：当所有图像都放在一个以数字命名的文件夹内时（例如1.png、2.png等），该代码运行效果最佳。经过处理和分析后的数据将以im1_、im2_等前缀保存。 若要比较同一只眼睛中的不同图像，首先需要将它们对齐。这可以通过alignImages.m函数实现，此函数会计算两个图像之间旋转所需的参数，并将其存储下来。完成分割后可以进一步确定沿X轴的平移量。 裁剪步骤：在OCT类中使用octImage属性返回经由特定角度旋转后的图像版本之后进行裁剪操作最为理想，在执行旋转处理后再裁减能取得更好的效果。MATLAB内置函数imcrop在此过程中非常有用。 用户可以在命令行输入ChoroidApp并选择所需分析的图像，或者直接将文件路径或OCT类作为第一个参数传递给该程序。 此外，代码还支持手动添加用于标记脉络膜-巩膜边界的控制点，并提供了一维直方图和峰谷检测功能以帮助更准确地定位这些边界。
  • DUKE大学OCT数据集（Chiu_BOE_2014_dataset）及其标注分割
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    简介：DUKE大学提供的OCT数据集（源自Chiu等人在BOE上的2014年研究），包含大量眼底oct图像，用于视网膜层自动分割和眼科疾病诊断模型的训练与验证。 DUKE大学OCT图像（Chiu_BOE_2014_dataset）包含积液分割图像及其源文件（.mat），以及由专家标注的二值图。这些数据用于积液分割，是机器学习训练的数据来源。原.mat文件可以用Matlab处理，而我这里使用Python代码解析出来的图片。
  • 图像分割与GUI
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    本课程聚焦于图像处理技术中的关键环节——图像分割，并结合图形用户界面(GUI)的设计与实现，旨在为学生提供理论知识及实践操作技能，以掌握现代图像分析工具的应用。 在图像处理方面进行了一次小尝试，完成了图像的分割以及GUI用户界面的设计。欢迎大家一起交流分享经验。
  • MATLAB方差分析代码-光相干断层扫描重建与频谱分析：用于频谱域OCT图像...
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    本项目提供了一套基于MATLAB的方差分析代码，专为光相干断层扫描（OCT）数据处理设计。通过该工具集可以进行有效的频谱域OCT图像重建及频谱分析，适用于科研与临床诊断应用。 MATLAB方差分析代码用于OCT（光学相干断层扫描）重建及光谱分析，以处理频域OCT图像的重建与解析工作。该代码作为我们称为MOZART的分子成像平台的一部分使用。编写此代码是为了从Thorlabs OCT系统中读取原始干涉图（推荐版本为4，但3版也适用，不过需要进行一些调整）。它能够将这些原始数据转换为OCT图像，并支持二维、三维以及散斑方差分析。 除重建图像外，该程序还具有以下功能： - 计算标准化的花斑变化以检测血管 - 实现色散补偿 - 通过双频频谱法计算频谱对立图 - 创建光谱深度校正后的图像 此外，它还能生成结合了OCT影像、光谱分析和斑点变异性的综合视图。 使用此代码及相关的数据分析可以创建如下所示的示例图片：（在连续注射两种类型的大金纳米棒后绘制小鼠耳廓的增强型OCT图像）。该应用案例参考文献为：“具有皮摩尔灵敏度的增强光学相干断层扫描，以进行功能性体内成像”，OLiba, EDSoRelle, DSen, AdeLaZerda-科学报告2016年。 我们感谢德国吕贝克Thorlabs团队在使用OCT系统及重建原始信号方面的支持。
  • 基于MATLAB的光学相干断层扫描图像重建与光谱分析代码开发
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    本项目致力于使用MATLAB开发一套针对光学相干断层扫描(OCT)技术的图像重建及光谱数据分析工具。通过该套程序，能够有效处理OCT数据，进行精确的图像重构，并对获取的数据实施深入的光谱学分析，为生物医学研究和临床应用提供强有力的技术支持。 该代码用于光谱域光学相干断层扫描（OCT）图像的重建及光谱分析，并作为我们称为MOZART的OCT分子成像平台的一部分使用。此代码旨在读取Thorlabs OCT设备生成的原始干涉图，其中SW版本4的效果最佳，但也支持对一些特定变化进行处理的版本3数据。它能够将这些原始干涉图转换为2D、3D或散斑方差形式下的OCT图像，并提供额外的功能： - 计算归一化的散斑方差（用于血管检测） - 基于双波段光谱分析计算色散补偿 - 绘制光谱对比度图表 - 创建结合了OCT图像、光谱分析和散斑方差的综合图像 此外，该代码支持创建更多种类的图像及执行更复杂的分析。此代码被用于发表在《科学报告》2016年的论文“具有皮摩尔灵敏度的对比增强光学相干断层扫描，用于功能性体内成像”，作者包括O Liba、ED SoRelle、D Sen和A de La Zerda。 如果您使用了我们的代码，请引用上述提及的研究文献。