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视网膜OCT图像的预处理方法

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简介：
本研究探讨了针对视网膜光学相干断层扫描(OCT)图像的高效预处理技术，旨在提高图像质量与分析准确性，为眼科疾病的早期诊断提供支持。 光相干层析技术（OCT）是一种新兴的成像技术，能够生成清晰的视网膜及黄斑区图像。本段落主要探讨了在开发视网膜OCT图像识别与临床诊断系统中采用的预处理方法。通过应用图像分割和增强等技术，实现了自动边缘检测与轮廓提取功能。对视网膜OCT图像进行预处理后，为后续的图像识别及分析奠定了坚实的基础，并且针对黄斑囊样水肿、黄斑裂孔以及正常情况下的视网膜OCT图像进行了实验验证，均获得了良好的效果。

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  • 视网膜OCT图像的预处理方法
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    本研究探讨了针对视网膜光学相干断层扫描(OCT)图像的高效预处理技术，旨在提高图像质量与分析准确性，为眼科疾病的早期诊断提供支持。 光相干层析技术（OCT）是一种新兴的成像技术，能够生成清晰的视网膜及黄斑区图像。本段落主要探讨了在开发视网膜OCT图像识别与临床诊断系统中采用的预处理方法。通过应用图像分割和增强等技术，实现了自动边缘检测与轮廓提取功能。对视网膜OCT图像进行预处理后，为后续的图像识别及分析奠定了坚实的基础，并且针对黄斑囊样水肿、黄斑裂孔以及正常情况下的视网膜OCT图像进行了实验验证，均获得了良好的效果。
     
  • 基于CNN与改良图搜素算法的OCT图像视网膜层分割方法
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和改进图搜索算法的方法，专门用于光学相干断层扫描（OCT）图像中视网膜层的精确自动分割。该技术能够有效提升视网膜疾病诊断与分析的准确性。 本段落提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与改进图搜索方法来分割光学相干断层扫描成像（OCT）图像中的7个视网膜层边界的技术。首先，利用CNN自动提取每个边界的特征并训练相应的分类器，由此得到的每个边界的概率图作为后续分割操作的关注区域；其次，提出了一种在垂直梯度基础上增加横向约束的改进图搜索方法，在遇到血管阴影时可以允许分割线横向穿过这些阴影。实验中使用该方法对正常图像进行视网膜层边界分割，并将结果与传统图搜索方法和基于CNN的方法的结果进行了比较。结果显示，所提出的算法能够精确地分割7个视网膜层边界，平均误差为4.31±5.87微米。
     
  • 视网膜血管分割：基于DenseNet的眼底镜图像处理方法
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    本研究提出了一种基于DenseNet架构的眼底镜图像处理技术，专注于视网膜血管的有效分割，旨在提高眼科疾病的早期诊断和治疗效果。 视网膜血管分割 作者：zhiyu-Lin 日期：2018-7-1 描述： 本段落探讨了如何利用深度卷积神经网络对眼底图像中的视网膜血管进行有效分割，这是一项数字图像处理的课程作业。 随着近年来医学设备和科技的进步，越来越多的医学影像被应用于病理诊断及研究中。其中，视网膜图像是非常关键的一类医学图像，在预测与诊断眼球疾病方面具有重要的指导意义。 本报告介绍了如何使用深度卷积神经网络对眼底图像进行视网膜血管分割的具体方法：训练二分类和多分类的分割模型（分别用于粗细血管的区分），利用二分类结果来增强原图，进而采用多分类模型进行二次精细分割。 实验结果显示，在大多数情况下，通过两次迭代处理得到的结果比单次处理具有更高的准确性。测试集中F1值达到了0.8253。 环境： - Python >= 3.5 - PyTorch == 0.3.0.post4 - TorchVision
     
  • 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。
     
  • RelayNet_PyTorch: 基于PyTorch的视网膜OCT层分割实现（含预训练模型）
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    RelayNet_PyTorch是一个基于PyTorch框架构建的项目，专注于视网膜光学相干断层扫描(OCT)图像的层次自动分割。该项目提供了详细的文档和预训练模型，以帮助用户快速上手使用，并促进了医学影像分析领域的研究和发展。 ReLayNet的PyTorch实施由Abhijit Guha Roy和Shayan Siddiqui编写。代码中仍然存在一些错误和问题，我们正在努力修复它们。 如果您出于任何学术目的使用此代码，请引用： A. Guha Roy, S. Conjeti, SPKKarri, D.Sheet, A.Katouzian, C.Wachinger 和 N.Navab，“ReLayNet：使用完全卷积网络的黄斑光学相干层析成像的视网膜层和流体分割”，Biomed。选择。Express 8，3627-3642（2017） 希望您喜欢！ :)
     
  • 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
     
  • 基于Retinex的视网膜图像增强算法
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    本研究提出了一种基于Retinex理论的视网膜图像增强方法，旨在改善低光照条件下视网膜成像质量，提高临床诊断准确性。 基于OpenCV4.10的Retinex视网膜皮层图像增强算法能够较好地实现图像画质增强。
     
  • MATLAB灰度处理代码-OCT_preprocess：基于Python的光学相干断层扫描(OCT)数据预处理，包括视网膜检测等步骤。
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    这段代码是用于进行OCT图像的预处理工作，采用Python编写，涵盖了视网膜区域的自动检测以及灰度处理等功能。该工具能够有效提升后续分析的质量和效率。 Matlab中的OCT_preprocess代码用于光学相干断层扫描（OCT）的预处理。该过程包括几个步骤：首先使用octSpectrailisReader将OCT图像转换为Python可处理的nd-array，并在matplotlib.pyplot.imshow中显示第一层图像，以检索有用的信息；接着retinaDetect函数查找内部限制膜（ILM）、内段（IS）、外段（OS）和Bruch膜（BM）的边界。在这幅图上标记了三行：ILM、ISOS（即IS和OS的组合），以及BM。之后，通过对图像进行归一化处理来减少噪声并提高清晰度；normalizeOCT函数用于执行这一操作，并生成灰度图像。 最后一步是retinaFlatten，它根据之前在retinaDetect中找到的边界值计算结果，并使用Bruch膜作为基准线将图像展平。最终输出提供两种形式：灰度和RGB。
     
  • FIRE 视网膜图像数据集
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    FIRE视网膜图像数据集是一套包含大量眼底照片的数据集合，旨在帮助研究者开发和测试用于自动检测眼部疾病的算法。 FIRE 是一个包含129张眼底视网膜图像的数据集，这些图像被组合成134对，并根据特征划分为了三类。所有的眼底图像都是使用Nidek AFC-210 眼底照相机采集的，分辨率为2912x2912像素，视觉仰角为40度。该数据集由Thessaloniki大学Papageorgiou医院和Aristotle University of Thessaloniki联合构建，并且来源于39名患者的图像。 FIRE 数据集主要包括以下部分： - 成对的视网膜图像 - 彩色区域（ROI）掩模，以二值图像形式呈现 - 特征区域（ROI）掩模，同样为二值图像格式 - 每张图片对应的标注点信息
     
  • 针对SAR图像预处理的Lee滤波方法
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    本文介绍了Lee滤波方法在合成孔径雷达（SAR）图像预处理中的应用，旨在有效去除噪声并保持图像细节。 这是Lee滤波的实现代码，在SAR图像预处理过程中应用较为广泛。对于研究SAR图像的人来说具有重要的参考价值。