Advertisement

OCTA-Net: An OCTA Vessel Segmentation Network

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
OCTA-Net是一款专为视网膜光学相干断层血管成像(OCTA)设计的血管分割网络。该模型能够高效、精准地识别和分离OCTA图像中的微小血管结构，助力眼科疾病的早期诊断与治疗研究。 光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是一种非侵入性成像技术，在视网膜脉管系统的毛细管水平分辨率成像中越来越常用。然而，由于自动分割视网膜血管的技术在理解许多与视觉有关的疾病方面具有重要意义，但由于诸如低可见度的微小血管和复杂的血管结构等挑战，目前研究尚不充分。此外，还没有公开可用且带有手动标记数据集用于训练和验证分割算法的OCTA图像。为解决这些问题，我们首次构建了一个专门针对视网膜图像分析领域的视网膜OCTA分割数据集（ROSE），该数据集中包含229张OCTA图像。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • OCTA-Net: An OCTA Vessel Segmentation Network
    优质
    OCTA-Net是一款专为视网膜光学相干断层血管成像(OCTA)设计的血管分割网络。该模型能够高效、精准地识别和分离OCTA图像中的微小血管结构，助力眼科疾病的早期诊断与治疗研究。 光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是一种非侵入性成像技术，在视网膜脉管系统的毛细管水平分辨率成像中越来越常用。然而，由于自动分割视网膜血管的技术在理解许多与视觉有关的疾病方面具有重要意义，但由于诸如低可见度的微小血管和复杂的血管结构等挑战，目前研究尚不充分。此外，还没有公开可用且带有手动标记数据集用于训练和验证分割算法的OCTA图像。为解决这些问题，我们首次构建了一个专门针对视网膜图像分析领域的视网膜OCTA分割数据集（ROSE），该数据集中包含229张OCTA图像。
  • OctoBlob：专为OCT与OCTA处理设计的Python工具
    优质
    OctoBlob是一款专门针对光学相干断层扫描(OCT)及血管成像(OCTA)数据处理而设计的Python工具包，提供高效的数据分析和可视化功能。 Octoblob：用于执行OCT OCTA处理的Python工具 本段落档提供了关于安装、交互式运行OCTA处理以及创建批处理脚本的相关指导。其目的在于解释工具链体系结构，区分OCT OCTA库与处理脚本，并解答其他重要的但可能令人困惑的问题。实际上，对于OCTA数据的处理将通过使用Python脚本来完成（即进行批量操作），而无需用户干预。 先决条件 目前有两个广泛使用的Python版本：2.7和3.7+（分别称为Python 2和Python 3）。当前Octoblob是用一种兼容于这两种版本的方式编写的，但这可能不会一直保持下去。以下是针对不同情况的说明： - 如果您尚未安装任何Python环境，并且没有理由不使用最新版本的话，请直接安装Python 3 Anaconda发行版。 - 若您的工作主要依赖于Python 2并且不想做出改变或引起混乱，那么请按照相应的指导进行操作。 重要的是要明白未来Octoblob可能需要适应单一的Python版本。
  • Biomedical Image Segmentation Using U-Net Convolutional Network.pd...
    优质
    本文探讨了使用U-Net卷积网络进行生物医学图像分割的方法，展示了其在处理医疗影像中的高效性和准确性。 U-Net卷积网络用于生物医学图像分割。
  • Biomedical Image Segmentation Using U-Net Convolutional Networks...
    优质
    本研究利用U-Net卷积神经网络对生物医学图像进行分割，通过优化网络结构和训练方法提高了复杂背景下的目标识别精度。 U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构，由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer 和 Thomas Brox 在德国弗莱堡大学计算机科学系及生物信号研究BIOSS中心提出。该架构的核心在于其对称的设计：收缩路径和扩张路径相结合，这种设计使得它在训练样本量极小的情况下也能高效学习，并且能够实现高精度的图像分割。 文章首先指出深度卷积网络已经超越了其他方法，在视觉识别任务中表现出色。然而，要使这些模型达到最佳效果，则需要大量的带注释的数据集来训练它们。为解决这一问题，U-Net提出了一种新的网络架构和策略，利用数据增强技术在有限的标注样本下实现高效学习。该设计包含两个关键部分：收缩路径捕捉上下文信息；扩张路径实现精准定位。 除了在电子显微镜图像分割中表现出色外，在2015年ISBI细胞追踪挑战赛上，U-Net也取得了优异的成绩。它通过对透射光显微镜图像（包括相位对比和微分干涉对比）进行训练实现了这一成就。此外，它的另一个亮点是处理速度非常快——对于一个大小为512x512像素的图像而言，其分割时间不到一秒。 U-Net基于Caffe深度学习框架实现，并且论文作者提供了完整的代码及预训练模型供下载使用。这项成果对生物医学图像分析领域产生了重大影响，由于它在精度与速度上的优势迅速成为该领域的常用工具之一。 此外，在数据量有限的情况下探索新的网络架构和策略以提高深度学习模型的泛化能力成为了研究热点。U-Net的成功展示了即使面对标注样本不足的情况，通过合理的设计依然能构建出高性能的模型。这对于那些需要处理珍贵或昂贵到难以获取的数据集的研究领域来说具有重要意义。 总之，U-Net不仅提供了一个有效的网络结构设计，并且还展示了一种利用数据增强技术提升模型性能的方法，在深度学习研究中产生了深远影响。
  • Info: It Seems There Is an Issue With Your Network...
    优质
    这段信息提示表明您在使用Yarn（一种依赖管理工具）时遇到了网络问题。当出现“Yarn Retrying...”和“Network issue”的消息时，通常意味着当前的网络连接不稳定或无法访问必要的资源服务器。建议检查您的互联网连接，并确保防火墙或其他安全设置不会阻止Yarn正常运行。 Vue CLI v4.2.2 更新检查失败：在/home/syw/demo 创建项目。
  • Biomedical U-Net Convolutional Network Source Code
    优质
    这段代码实现了一种改进的U-Net卷积神经网络，专门用于生物医学图像处理和分割任务，具有高效的语义特征提取能力。 U-Net卷积网络在生物医学领域的应用研究。
  • 2021 AAPM 大赛冠军作品: Designing an Iterative Network（注释版）
    优质
    Designing an Iterative Network是2021年AAPM大赛的获奖作品，该论文通过详细注释的方式介绍了迭代网络的设计方法和应用场景。 内容概要：针对之前发布的博文《Designing an Iterative Network for Fanbeam-CT with Unknown Geometry》的阅读笔记中的代码，在仔细阅读后加入了个人感悟与思考作为注释，供读者参考。适合人群为对图像重建领域感兴趣或有专业研究背景的人士，需具备一定的图像重建知识和相关经验，并了解重建过程。通过学习这些代码，不仅可以帮助理解论文的核心要点，还能看到radon变换和FBP方法的详细实现过程。建议配合博文一起阅读，在大致明白整个流程后进行深入探讨，请参考readme文件中的指导信息。
  • 船舶分类:vessel-classification
    优质
    《船舶分类》是一本详细介绍各类船舶及其用途的专业书籍。书中涵盖了从商用到军事的各种船型，适合航海爱好者和专业人士阅读参考。 全球渔船观察项目是由多个合作伙伴共同发起的计划，旨在以近乎实时的方式追踪并绘制世界上所有可被跟踪的商业捕鱼活动，并让公众、研究人员、监管机构及决策者可以访问这些数据。该项目包含用于构建Tensorflow模型的相关代码，通过此模型可以根据提供的数据对船只进行分类和识别其捕鱼行为。 未来，项目将利用AIS（自动识别系统）以及可能的VMS（船舶监控系统）数据来提取各种类型的信息，包括： - 船只类型 - 渔船活动 - 船舶属性（如长度、吨位等） 该项目的核心是卷积神经网络(CNN)，用于推断船只特征。目前有两个CNN正在开发中，并且有几个实验性的网络也在进行测试。其中一个网络预测船只类别，例如长线渔船或货船等，并估计其尺寸和其他参数；另一个则判断在特定时间点上该船是否正在进行捕鱼活动。 最初我们尝试使用单一的CNN来同时完成所有这些任务，但最终决定采用两个独立的神经网络分别处理不同的信息。
  • 血管直径检测-Vessel Diameter.rar
    优质
    血管直径检测-Vessel Diameter是一款用于医学领域中测量血管内部直径的专业软件。通过分析影像数据，准确评估血管状况，适用于临床诊断和研究工作。 采用mom方法结合Hessian和曲线拟合的方法计算血管直径并输出测量图像，并通过图像处理技术获取图像骨架。经过调试后代码可以正常使用。