VesselSeg-Pytorch ：基于pytorch的视网膜血管分割工具包 介绍 该项目是基于python和pytorch框架的视网膜血管分割代码，包括数据预处理，模型训练和测试，可视化等。该项目适合研究视网膜血管分割的研究人员。 要求 python环境的主要包和版本如下 # Name Version python 3.7.9 pytorch 1.7.0 torchvision 0.8.0 cudatoolkit 10.2.89 cudnn 7.6.5

在12月18日的2020第二届数据湖大会上，北京易华录重磅发布了数字视网膜合作解决方案。 易华录数字视网膜是面向智慧城市和智能交通的应用领域，采用类似人眼视网膜的技术，对传统摄像头乃至视觉计算架构进行演进与革新，从而能够更加智能地支持城市大脑，服务智能安防、城市精细管理的智能应用。 它是基于仿生人类视网膜机理，结合人工智能技术形成的技术产品，也是新基建新型数字平台系统。

基于纹理特征的视网膜图像分割算法研究_赵树.caj

针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特征提取,以获得其多尺度信息;然后,在U-Net网络的底部增加级联空洞卷积模块,以在不增加网络参数的情况下扩大卷积操作的感受野;最后,在解码阶段为反卷积操作设计了注意力机制,将注意力机制与跳跃连接方式相结合,聚焦目标特征,以解决权重分散等问题。基于标准图像集DRIVE的实验结果表明,所提算法的平均准确率、灵敏度与特异性较之U-Net算法分别提高1.15%,6.15%与0.67%,也优于其他传统分割算法。

识别视网膜病变的resnet网络及参数

糖尿病视网膜病变分类 训练糖尿病性视网膜病分类器

基于opencv4.10的retinex视网膜皮层图像增强算法，能比较好的实现图像画质增强

糖尿病，糖尿病视网膜病变的相关因素，国际分型，相关图解，与CSDN文章一起理解。

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