眼底图像分类糖尿病视网膜病变深度学习-自有数据，短/跳过连接网络 如有任何疑问，WhatsApp-+91 9994444414

眼底分类 使用视网膜血管分割图像集进行眼底图像分类

该数据集眼底图像配准数据集（也称为FIRE）由129个视网膜图像组成，形成134个图像对。这些图像对根据其特征分为3个不同的类别。图像是使用Nidek AFC-210眼底照相机采集的，该照相机可以在x和y方向上以2912x2912像素的分辨率和45°的FOV来获取图像。图像从位于塞萨洛尼基的塞萨洛尼基亚里斯多德大学亚里斯多德大学的Papageorgiou医院获得，来自39位患者。 Retina Fundus Image Registration_datasets.txt Retina Fundus Image Registration_datasets.zip

根据眼底图像对糖尿病视网膜病变（DR）进行分级已引起学术界和工业界越来越多的兴趣。大多数基于卷积神经网络（CNN）的算法通过图像级注释将DR分级视为一项分类任务。然而，这些算法并没有充分挖掘DR相关病变中有价值的信息。在本文中，我们提出了一个健壮的框架，该框架协同使用补丁级别和图像级别的注释，用于DR严重性分级。通过端到端的优化，该框架可以双向交换细粒度病变和图像级分级信息。 因此，它利用了更具辨别力的特征进行DR分级。该框架比最新的算法和三位拥有九年以上经验的临床眼科医生表现出更好的性能。通过对不同分布的数据集（如标签和相机）进行测试，我们证明了我们的算法在面对现实世界中普遍存在的图像质量和分布变化时是鲁棒的。我们通过广泛的消融研究来检查提议的框架，以表明每种动机的有效性和必要性。代码和一些有价值的注释现在可以公开获取。 指数项卷积神经网络，糖尿病视网膜病变，眼底图像，协作学习

一个视网膜眼底图像数据集，其拥有 129 张眼底彩色视网膜图像，并根据不同特征组合成 134 对图像.相关论文是:《FIRE: Fundus Image Registration Dataset》

从视网膜眼底图像中提取血管 参见项目演示： 进行该研究项目是为了对视网膜图像中的血管进行比较研究。 视网膜血管的分割以及视网膜血管的不同形态属性（例如宽度，长度，分支模式，曲折度和角度）的描绘用于各种眼科和心血管疾病的筛查，治疗，诊断和评估例如糖尿病，动脉硬化，高血压和脉络膜新生血管形成。 对于视网膜图像镶嵌合成以及多峰或时间图像配准，已经使用了视网膜图的自动生成和分支点的提取。 脉管系统的自动检测和分析可以帮助眼科医生实施糖尿病性视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿的筛查程序。 它还可以帮助研究高血压性视网膜病变与血管曲折之间的关系，计算机辅助激光手术以及与高血压诊断有关的血管直径测量。 为此项目执行了以下任务。 •受过训练的CNN架构（修改了著名的U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络），用于血管分割。 •通过AUC-ROC（接收器工作特性下的面积）性能测量指标来测量视网膜血管分割性能

眼底图像质量分类的相关论文，针对传统方法和深度学习方法评估眼底图像质量参数。中+英

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DRIVE数据集的关键点的groundtruth，这是荷兰的一个团队标记的，是广泛流传的一个．其涉及到的算法主要有MICCAI的论文Multi-task那篇，BICROS算法等．　注意：这里只有点的坐标以及一位专家的手动分割图，想要原图的话去我的另一个资源里找，谢谢～