关于“利用监督式深度学习技术实现OCT图像中的自动脉络膜分割”的论文代码：oct-choroid-seg

简介：
本项目为oct-choroid-seg，采用监督式深度学习方法，旨在自动化处理光学相干断层扫描(OCT)图像中脉络膜的精确分割问题。该项目提供了一套完整的解决方案和源代码，致力于推动眼科医学影像分析技术的发展与应用。 在使用监督式深度学习方法对OCT图像中的脉络膜进行自动分割的研究论文“八脉络膜段”中，所使用的代码依赖于Python 3.6.4、Keras 2.2.4、TensorFlow GPU 1.8.0、h5py和Matplotlib等库。训练模型基于补丁数据集，并需要修改两个关键函数：`load_training_data` 和 `train_script_patchbased_general.py` 中的 `load_validation_data`，以加载特定的训练和验证数据（具体参考代码中的注释）。 在开始训练前，请选择以下其中一个选项作为第一个参数传递给模型： - model_cifar (使用Cifar CNN) - model_complex (复杂的CNN结构) - model_rnn (RNN) 默认情况下，采用的是 RNN 模型。此外，还可以根据需要调整补丁大小（PATCH_SIZE）和数据集名称（DATASET_NAME）。执行训练脚本 train_script_patchbased_g 时，请按照上述说明进行配置。 请注意，在实际操作中需确保所有相关库已正确安装并满足版本要求以顺利运行代码。