MATLAB中的中心线拟合代码 - AM-SAMIRIX：一款用于半自动视网膜OCT图像分割的开源工具-ITADN社区

MATLAB中的中心线拟合代码 - AM-SAMIRIX：一款用于半自动视网膜OCT图像分割的开源工具

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AM-SAMIRIX是一款专为半自动视网膜OCT图像分割设计的开源工具，它采用了先进的MATLAB中心线拟合算法，旨在提高医学影像分析的精确度和效率。 SAMIRIX是一款定制开发的视网膜内分割工具管线，它模块化地包括用于OCT数据导入的过滤器、第三方分割算法、用户界面以控制和校正分割结果以及处理多个OCT图像的批处理操作。当前版本与名为OCTLayerSegmentation的软件一同工作，并作为AURA工具包的一部分发布（不包含OCTLayerSegmentation源代码）。半自动OCT图像分割管线Motamedi等人在论文《规范数据和视网膜内层厚度的最小可检测变化》中介绍并详细描述了该软件。SAMIRIX更新版本有三个主要改动：现在可以从Zeiss Cirrus (.img文件) 和 Topcon (.fda 文件) OCT设备分割黄斑OCT体积，这些设备生成的分段卷以.bin文件格式存储，并且可以由SAMIRIX读取和编辑；新增了一种厚度输出模式——1至5毫米甜甜圈。在此模式下，中央凹为中心、内径为1mm外径为5mm的瓣环内的视网膜内部层厚度会被测量并报告。

【图像分割】基于Matlab的视网膜图像分割源码.md

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本Markdown文档提供了使用MATLAB进行视网膜图像分割的详细代码和说明，旨在帮助研究人员和学生掌握相关算法和技术。【图像分割】视网膜图像分割matlab源码本段落档提供了使用MATLAB进行视网膜图像分割的代码示例。通过该源码可以实现对视网膜特定区域的有效识别与分离，适用于医学影像处理领域中的研究和应用。文档中详细介绍了算法的设计思路、关键步骤以及如何在MATLAB环境中运行相关脚本段落件等内容。希望这些资源能够帮助到需要进行类似项目开发的研究人员和技术爱好者们。

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。

MATLAB视网膜图像分割代码-OD_OC_seg：OD_OC_seg

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OD_OC_seg是一款基于MATLAB开发的视网膜图像处理工具，专门用于精准分割视盘（Optic Disc, OD）和optic cup区域，助力眼底疾病早期诊断。我们正在发布用于在视网膜彩色眼底图像中分割视盘和视杯的Matlab代码OD_OC_seg。该代码已添加了一名作者：Jayanthi Sivaswamy教授（视觉信息技术中心，IIIT-海得拉巴）。此代码可免费获取，以允许其他研究人员开发、比较和基准测试他们的算法。请注意，此代码未经临床批准，仅供非商业研究目的使用。本代码主要基于以下论文： [1] Chakravarty A., Sivaswamy J. 用于从单色眼底图像进行基于深度的杯子分割的耦合稀疏字典。在：医学图像计算和计算机辅助干预MICCAI2014，LNCS第8673卷，Springer。 [2] Arunava Chakravarty, Jayanthi Sivaswamy. 从单眼眼底图像中提取关节视盘和杯子边界。在生物医学计算机方法和程序第147卷（2017年），51-61页。如果您发现代码有用，请引用上述论文。

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。

MATLAB开发——视网膜层图像的图形分割

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本项目利用MATLAB进行视网膜层图像的自动分割研究，旨在提高眼科疾病的早期诊断和治疗效果。通过优化算法实现精准识别与分析。在光学相干断层成像技术中演示基于图像的视网膜层分割方法，并使用MATLAB进行开发。

MATLAB视网膜图像分割代码及相关论文-OCT-seg-papers：OCT分割研究文献汇总

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本项目汇集了多种基于MATLAB的视网膜图像（OCT）自动分割算法及其相关学术论文，旨在为研究人员提供一个全面的研究资源库。在MATLAB环境下实现了一种图像分割代码OCT-seg。该代码与论文《2018年OCT血管造影中视网膜疾病相关的分割错误和运动伪影的发生率》及《2013年视网膜光学相干断层扫描（OCT）分割算法综述》相关联，同时结合了深度学习技术的应用。其中，《ReLayNet：使用全卷积网络的黄斑光学相干断层扫描的视网膜层和流体分割》于2017年发表，并提供了一种基于深度学习自动分割非渗出性AMD患者OCT图像中九个视网膜层次边界的代码。此外，Google DeepMind在2019年的研究《临床应用：用于视网膜疾病的诊断和转诊的深度学习》展示了全卷积边界回归预处理技术的应用，并提供了使用二维Unet及列方式softmax实现的方法。同年，另一项由DeepMind发布的研究成果表明了湿性年龄相关性黄斑变性的转化预测可通过深度学习来完成。此外，《2014年利用全局形状正则化在3-DOCT图像中进行概率视网膜内层分割》的论文提供了一个代码示例（包括二维和三维实现），使用GR方法处理数据集中的问题。最后，一篇于2018年发布的文章《基于条件随机场的视网膜光学相干断层扫描图像监督联合多层分割框架》，展示了如何利用CRF技术进行OCT图像分析。该研究提供了一个MATLAB代码示例，用于从单个OCTb扫描中提取和分析视网膜层次结构信息。以上所有论文、代码及数据集的列表均与视网膜光学相干断层扫描（OCT）分割相关，并展示了近年来在这一领域的技术进步和发展。

关于“利用监督式深度学习技术实现OCT图像中的自动脉络膜分割”的论文代码：oct-choroid-seg

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本项目为oct-choroid-seg，采用监督式深度学习方法，旨在自动化处理光学相干断层扫描(OCT)图像中脉络膜的精确分割问题。该项目提供了一套完整的解决方案和源代码，致力于推动眼科医学影像分析技术的发展与应用。在使用监督式深度学习方法对OCT图像中的脉络膜进行自动分割的研究论文“八脉络膜段”中，所使用的代码依赖于Python 3.6.4、Keras 2.2.4、TensorFlow GPU 1.8.0、h5py和Matplotlib等库。训练模型基于补丁数据集，并需要修改两个关键函数：`load_training_data` 和 `train_script_patchbased_general.py` 中的 `load_validation_data`，以加载特定的训练和验证数据（具体参考代码中的注释）。在开始训练前，请选择以下其中一个选项作为第一个参数传递给模型： - model_cifar (使用Cifar CNN) - model_complex (复杂的CNN结构) - model_rnn (RNN) 默认情况下，采用的是 RNN 模型。此外，还可以根据需要调整补丁大小（PATCH_SIZE）和数据集名称（DATASET_NAME）。执行训练脚本 train_script_patchbased_g 时，请按照上述说明进行配置。请注意，在实际操作中需确保所有相关库已正确安装并满足版本要求以顺利运行代码。

Matlab视网膜图像分割代码：基于混合算法的糖尿病视网膜病变检测

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本项目提供了一套使用MATLAB实现的视网膜图像分割代码，采用混合算法有效检测糖尿病视网膜病变，为临床诊断提供精准工具。 Matlab视网膜图像分割代码用于糖尿病性视网膜病变的诊断，在视网膜眼底图像上使用了混合算法进行分割。

MATLAB代码阈值分割人像-图像偏好：MATLAB中的半自动主观图像选择

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本研究利用MATLAB开发了一种基于阈值分割技术的人像图像处理方法，并结合用户偏好实现半自动化图像筛选，提高图像处理效率和个性化体验。本段落介绍了一种基于MATLAB的半自动图像处理系统，该系统能够根据主观标准对悉尼歌剧院的照片进行排序，从“最佳”到“最差”。这个过程旨在解决在计算机自动化环境中模仿人类视觉偏好所面临的挑战与机遇问题，这在数字图像处理领域具有广泛的应用前景。提出的解决方案采用了包括形态学操作、阈值分割、特征检测和分类在内的多种技术手段，并力求达到通过特定的人类排序测试标准。该系统经过迭代开发和验证，在大量数据集中成功实现了对悉尼歌剧院照片的自动评估与排列，揭示了数字图像处理领域中取得进展的关键要素。本段落还探讨了数字图像处理在当今社会中的重要性及其应用范围，涵盖从日常生活到科学研究和技术发展等多个方面。通过模仿人类对于视觉信息的主观评价标准，在计算机上实现自动化解释是当前研究的一个关键方向。总之，这项工作展示了如何利用先进的技术手段来模拟和理解复杂的视觉偏好模式，并为未来开发更加智能、高效的图像处理系统奠定了基础。

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