糖尿病性视网膜病变(源码)。

简介：
该存储库包含糖尿病性视网膜病变的相关资源，包括源代码、提交的学术论文以及演示材料。具体而言，它涵盖了利用IDRiD数据集进行的细分、分级和本地化工作。我们的方法在IDRiD大挑战的本地化子挑战中取得了显著成就，成功地获得了Fovea本地化的第一名，并整体名列前三。此外，我们在“硬性渗出液细分”任务中也位列第五。为了实现病变分割，我们开发了一种基于数据驱动的方法，该方法能够自动识别眼底图像中视网膜病变的特征，从而为治疗糖尿病性视网膜病变提供支持。首先，我们对视网膜图像进行了预处理操作，旨在有效降低图像中的噪声干扰，并进行了多次数据扩充技术应用，以增强数据的多样性和独特性。随后，我们利用具有UNet架构和加权交叉熵损失函数的模型对这些图像进行了细分处理。UNet体系结构的设计包括用于捕捉周围环境信息的收缩路径以及可实现精确定位的对称扩展路径。为了进一步提升性能，我们对该体系结构进行了改进和扩展，使其能够在仅使用少量训练图像的情况下也能产生更精确的病变蒙版。我们针对四个不同类型的病变分别训练了四个独立的二元模型——包括硬性渗出液、出血、微动脉瘤和软性渗出液。疾病分级则采用了…