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简介：
通过对手背血管静脉图样的提取，并利用MATLAB平台中的图像分析技术，实现了对原始图像的精确重叠。

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  • Pytorch-Segmentation-Multi-Models_NestedUNet_图像分割与血管分割
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    本项目基于PyTorch开发，实现多种图像分割模型，重点展示了Nested UNet架构在处理复杂医学影像（如血管）任务中的优越性能。 Pytorch实现了基于多模型的眼底血管语义分割。所使用的模型包括：Deeplabv3、Deeplabv3+、PSPNet、UNet、UNet autoencoder、UNet nested、R2AttUNet、Attention UNet、Recurrent UNet、SEGNet、CENet、dsenseasp、RefineNet和RDFNet。
     
  • 心血管分割中基于Hessian矩阵的增强方法.rar_Hessian血管增强_血管分割_血管图像处理
    优质
    本研究针对心血管分割问题，提出了一种基于Hessian矩阵的血管增强算法，有效提升了血管图像的清晰度和准确性，为后续血管分割提供了有力支持。 利用Hessian矩阵对输入的心血管图像进行增强和分割。
     
  • 血管瘤数据集，包含200余张血管瘤图片和图像分割与识别的Python代码
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    本数据集提供了超过200张血管瘤高质量图片及详细的图像分割与识别Python代码，旨在促进医学影像分析研究。 血管瘤数据集包含两百多张血管瘤图片及用于图像分割与识别的Python代码。
     
  • 眼底血管分割.rar_眼底分割_血管分割
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    本项目为一个关于眼底图像中血管自动识别与分割的研究资料集，包括各类算法、实验数据及结果分析。适用于医学影像处理和眼科疾病辅助诊断研究。 视网膜眼底血管分割程序已用Matlab实现，并且效果良好，大家可以参考学习。
     
  • 血管图片分割.rar
    优质
    本资源包含多种血管图像的数据集，旨在帮助研究者和开发者进行医学影像处理技术的研究与开发。其中包括各类清晰标注的训练样本及测试样本。 通过提取手背血管静脉图样，并利用MATLAB中的图像分析功能将原图进行重合处理。
     
  • 视网膜血管图像的分割与眼底血管三维重建
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    本研究致力于开发先进的算法和技术，用于精确分割视网膜血管图像，并构建眼底血管的三维模型，以提高眼科疾病的诊断和治疗水平。 眼底视网膜图像中的血管分布情况为高血压、糖尿病等疾病的早期诊断提供了重要的参考依据。通过计算机处理这些眼底图像可以减轻医生的重复劳动负担。本段落提出了一种新的用于分割眼底视网膜血管图像的算法，该算法首先利用局部归一化方法来消除背景差异性的影响；然后使用期望最大化算法进行聚类操作以实现精确地分割出血管区域；最后基于眼底成像原理通过投影逆变换构建了三维模型，使得可以从多个角度观察和分析视网膜结构。所建立的这种模型有助于更全面深入地理解与研究相关疾病的情况。
     
  • 血管瘤超声图像分割数据集（含300余张图片）.zip
    优质
    本资料包提供了一个包含超过300张血管瘤超声图像的数据集，旨在支持医学研究中的图像分割任务。 血管瘤超声图像分割数据集包含300多张图像。
     
  • 心血管造影图像的分割技术综述
    优质
    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。
     
  • 改进的视网膜血管分割算法：眼底图像分析——利用MATLAB实现高精度血管分割
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB的改进视网膜血管分割算法，通过优化技术提升了眼底图像中血管结构的识别精确度和效率。 此脚本的版权归 Tyler L. Coye (2015) 所有。Tyler 是天普大学的一名医学博士生。自发布以来，该方法已被下载超过 6,000 次。对于那些问我是否之前发布过这个算法的人，答案是没有因为医学院的时间限制而未能提前分享。然而，大量使用这种方法的论文证明了它在研究中的价值。 如果有人愿意投入时间与我合作编写此算法，我很乐意共同完成这项工作。该脚本是经过许多小时的工作和解决问题后开发出来的成果。如果您在我的工作中使用此算法，请引用以下信息： 科耶，泰勒（2015 年）。一种用于眼底图像的新型视网膜血管分割算法，MATLAB中央文件交换。 这个脚本在眼底图像中实现视网膜血管的分割，这是一个极具挑战性的任务。