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动静脉血管的自动分类与管径测量方法.pdf

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简介：
本文提出了一种针对医学影像中动静脉血管进行自动分类及精确测量的新方法，旨在提高临床诊断效率和准确性。 视网膜动静脉管径及动静脉比值可以反映高血压患者脑卒中的发病风险，因此对视网膜血管直径的量化分析有助于病情的风险评估与防治工作。本段落提出了一种视网膜动静脉自动分类和血管直径测量的方法。首先，通过分割视网膜血管网络并获取中心线；其次选择不同颜色空间的不同通道分量，并提出了基于中心线像素、血管像素特征向量以及血管宽度和中心光反射的特征向量，采用K均值聚类实现感兴趣测量区域内动静脉自动分类；最后统计血管横截面灰度曲线分布，利用高斯曲线拟合获取动静脉宽度。实验分别在REVIEW和DRIVE数据库上进行验证，证明了该方法的有效性。

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  • 动静脉血管的自动分类与管径测量方法.pdf
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    本文提出了一种针对医学影像中动静脉血管进行自动分类及精确测量的新方法，旨在提高临床诊断效率和准确性。 视网膜动静脉管径及动静脉比值可以反映高血压患者脑卒中的发病风险，因此对视网膜血管直径的量化分析有助于病情的风险评估与防治工作。本段落提出了一种视网膜动静脉自动分类和血管直径测量的方法。首先，通过分割视网膜血管网络并获取中心线；其次选择不同颜色空间的不同通道分量，并提出了基于中心线像素、血管像素特征向量以及血管宽度和中心光反射的特征向量，采用K均值聚类实现感兴趣测量区域内动静脉自动分类；最后统计血管横截面灰度曲线分布，利用高斯曲线拟合获取动静脉宽度。实验分别在REVIEW和DRIVE数据库上进行验证，证明了该方法的有效性。
     
  • 颜色分类LeetCode-SeqNet：血管分割及动脉/静脉分类的联合训练
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    本文提出了一种名为SeqNet的方法，用于在医学图像中实现血管分割和动脉、静脉分类任务的联合训练，以提高颜色分类准确度。 视网膜成像是诊断多种疾病的重要工具，但阅读这些图像对经验丰富的专家来说也是一项复杂且耗时的任务。自动分析视网膜图像的关键步骤包括血管分割和动脉/静脉分类，这两种技术能够提供有关潜在疾病的宝贵信息。 为了改进现有的自动化方法，我们提出了一种两阶段的血管分类策略。我们的模型SeqNet基于UNet架构，在从背景中精确分离血管的同时对血管类型进行预测。该模型通过依次执行分割和分类操作来工作，这有助于减轻标签分布偏差并促进训练过程。 **模型图1：** SeqNet网络架构 在使用时，请确保数据集放置于`./data/ALL`目录下，并遵循`./utils/prepare_dataset.py`中定义的数据结构。进行训练的命令为： ``` python train.py ``` 训练完成后的模型将保存到`./trained_model/`, 而结果则会存储在`./output/`. 预测阶段可以使用以下命令执行: ``` python predict.py -i ./data/test_images/ -o ./output/ ```
     
  • 用于测量血管直径的Matlab工具.rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的工具包，专门用于精确测量医学影像中的血管直径。通过导入图像或视频序列，用户可以便捷地分析血管结构特征，适用于科研和临床应用。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2021a。 2. 提供案例数据，可直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程，方便更改参数值；编程思路清晰且注释详尽。 4. 适用于计算机、电子信息工程和数学等专业大学生的课程设计、期末大作业及毕业设计。
     
  • 血管直径检测-Vessel Diameter.rar
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于管状特征的冠脉中心线自动提取方法
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    本研究提出了一种新颖的自动提取冠状动脉中心线的方法，利用独特的管状特性，旨在提高心脏影像分析中的准确性与效率。 为了解决冠脉分割不准以及血管曲率变化大导致的中心线提取不准确的问题，提出了一种基于管状结构特征的自动冠脉中心线提取算法。首先通过分析骨架节点结构特征对冠脉血管进行初步中心线抽取；其次利用冠脉特有的管状结构特性，制定了三种判断标准以识别和处理血管断开的情况；最后依据局部结构信息修正中心线路径，从而确保获得完整且连续的血管走向数据。实验中应用了该算法于冠脉CTA体数据上，并验证其在面对分割不准确及高曲率变化情况时的有效性和稳定性，表现出良好的鲁棒性。
     
  • CVDFactors：心血管疾病的分类
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    CVDFactors是专注于心血管疾病的研究平台，致力于通过分析和分类不同因素对心脏健康的影响，为预防和治疗提供科学依据。 单元3专案介绍目标：心血管疾病（CVD）是全球主要的死亡原因，每年夺走约1700万人的生命。我们的项目旨在提供能够识别和定义保护因素与风险因素的最佳模型，在预测CVD患病率时发挥作用。通过了解这些因素，我们将能确定最佳的一级预防方法，并帮助阻止患者中某些CVD的发展。 问题：就准确性而言，这类数据集表现最好的“原始”模型是什么？在对有和没有CVD的患者进行分类时，最重要的因素是什么？在预测观察结果是否患有CVD时，哪些是最关键的风险与保护因素？ 方法在这个项目中，我们将采用OSEMN流程： 获取阶段：我们从Kaggle网站收集数据，并将其下载到本地计算机文件。 检查和清理：这是确保数据干净的环节。在此过程中，我们会寻找离群值、空值并确认某些列中的数值合理；同时也会查看每列中的值类型（分类与数字）。 探索：我们将分析数据及各要素与目标之间的关系。
     
  • 自动分割病变视网膜图像中的血管网络
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    本研究提出了一种创新算法，专门用于自动识别并分割病变视网膜图像中的复杂血管网络。通过优化现有技术，我们的方法能够更精确地捕捉细微血管结构，为早期诊断和治疗眼科疾病提供关键支持，尤其在糖尿病性视网膜病变等病症的评估中展现巨大潜力。 现有的视网膜血管分割方法大多只适用于正常视网膜图像的处理，并不能有效应对病变情况下的图像分割问题。为此，提出了一种新的针对病变视网膜图像进行血管网络分割的方法。 该方法首先利用向量场散度技术来确定大部分血管在病变视网膜中的中心线位置；接下来计算出这些中心线上每个像素的方向信息，并通过改进的定向局部对比度算法识别出位于中心线两侧的血管区域。最后，采用反向外推追踪策略处理获得的血管段末端部分，从而完整地分割出整个血管网络。 实验结果表明，在使用通用STARE眼底图像库中的所有病变视网膜图像进行测试时，该方法取得了0.9426的ROC曲线面积和0.9502的准确率。相比Hoover算法及Benson等人提出的方案，本段落提出的方法在性能上有了明显的提升，并且克服了后者对不同种类病变图像处理上的局限性问题，展现出良好的鲁棒性。
     
  • 冠脉血管的三维重建与Matlab图像处理_VesselTree_reconstruct-master_血管重建_
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    本项目运用MATLAB进行冠状动脉血管的三维重建和图像处理，通过VesselTree_reconstruct工具，实现对血管结构的精准建模与分析。 冠状动脉造影图像的三维重建是一个复杂的过程，主要包括血管骨架提取与表达、血管段匹配、骨架点匹配、三维骨架重建以及表面重建等多个步骤。