眼底血管图像分割UNet数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

简介：
本资源包提供用于眼底血管图像分割的完整解决方案，包含UNet数据集、源代码、预训练模型及用户友好的系统界面，并附带详细的教学视频。适合科研与学习使用。 本资源提供了配套的视频教程和图文教程，详细指导你使用Unet进行眼底图像分割的训练、测试以及界面封装。内容涵盖Unet原理解析、处理好的训练集与测试集、训练及测试代码，还有经过训练后的模型，并将其封装为图形化界面，用户只需上传图片即可获得预测结果。 随着生活水平提升，眼科疾病和心脑血管疾病的发病率逐年上升。视网膜血管是诊断这些疾病的重要信息来源，其形态变化能反映出许多早期病理特征。然而，由于眼底图像采集技术的局限性以及视网膜血管结构复杂多变的特点，使得分割工作变得非常困难。 传统方法依赖于人工手动进行视网膜血管分割，这不仅耗时巨大且容易受到主观因素的影响。通过使用眼底血管图像自动分割工具可以提高诊断准确性、效率，并促进科学研究和治疗方案的改进。