针对光学相干层析视网膜图像进行人工分类诊断时存在漏检、效率低等问题,提出一种基于深度学习技术构建联合多层特征的卷积神经网络分类算法。首先通过均值漂移和数据归一化算法对视网膜图像进行预处理,并结合损失函数加权算法解决数据不平衡问题;其次使用轻量深度可分离卷积替代普通卷积层,降低模型参数量,采用全局平均池化替换全连接层,增加空间鲁棒性,并联合不同卷积层构建特征融合层,加强层间特征流通;最后使用SoftMax分类器进行图像分类。实验结果表明,该模型在准确率、精确率、召回率上分别达到97%、95%、97%,缩短了识别时长,所提方法在视网膜图像分类诊断中具有良好的性能。

利用光学相干层析成像(OCT)获得视网膜图像并对其进行分层，进而获得各视网膜层的厚度，在许多眼科疾病的临床诊断中具有重要作用。高散斑噪声、低图像对比度、存在血管等复杂结构等因素使得对视网膜的精确分层难以实现。提出了一种视网膜OCT图像的自动分层方法，利用三维块匹配和均值滤波去噪对图像进行预处理，分两步对视网膜图像分层，在每个A扫描上设置可变阈值进行逐层分割作为初步分层结果，然后对各层的初步分层结果进行连续性和完整性判断和修正。对健康和患病视网膜的OCT图像进行分层以验证提出方法的有效性。实验结果显示该方法能够精确地分出9层视网膜层，平均层边界位置偏差为(1.34±0.24) pixel。该方法能够适应噪声高、对比度低的图像，对存在血管等复杂结构的图像同样能够实现较好的分层。

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分岔结构由一个主分岔点及其三个相连的相邻点组成。 每个分叉结构的特征向量由归一化的分支角度和长度组成，它对平移、旋转、缩放甚至适度的失真是不变的。 只要可以分割脉管系统模式，这可以大大减少匹配过程的不适定性质。

matlab一种图像分割代码OD_OC_seg 添加一名作者 导师：Jayanthi Sivaswamy 教授 视觉信息技术中心，IIIT-海得拉巴 () 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。 该代码可免费获取，以允许其他研究人员开发、比较和基准测试他们的算法。 此代码未经临床批准，仅用于非商业研究目的而发布。 代码主要基于以下论文。 如果您发现代码有用，请引用它们。 [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 MICCAI 2014。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中，第 147 卷，2017 年，第 51-61 页 ()

matlab视网膜图像分割代码 Matlab-Code Diagnosis of Diabetic Retinopathy In retinal Fundus Images Using Segmentation (Hybrid Algorithm)

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糖尿病性视网膜病变 这是一个创建webb应用程序的项目，该应用程序可以对是否患有糖尿病性视网膜病的视网膜图像进行分类。 这是24小时。 要求 对于网络应用 Python。 Keras带有tensorflow后端。 Django的 用于培训和定制 符合以上要求， 脾气暴躁的 大熊猫 Scikit学习 Matplotlib Jupyter笔记本 安装 用于运行Web应用程序。 克隆此存储库 前往糖尿病性视网膜病变/网站/ 运行'python3 manage.py runserver' 在浏览器中转到localhost / eye。 用于训练模型和定制。 克隆存储库 下载数据集（或 。 根据Keras 将数据集分为症状和非症状。 运行Jupyter笔记本。 模型将另存为model.hd5。 另外，您可以通过加载model.hd5使用我们的预训练模型。 结果 培训收敛到大约

行业分类-物理装置-一种基于注意力机制的早产儿视网膜图像分类方法和装置.zip

它实现了一种用于眼底视网膜图像的血管分割算法。 该算法在以下论文中介绍： Heneghan, C.、Flynn, J.、O'Keefe, M. 和 Cahill, M. (2002)。使用图像分析表征早产儿视网膜病变中血管宽度和弯曲度的变化。 医学图像分析，6(4)，407-429。 请参阅论文以获取更多解释。 我使代码尽可能简单，这样人们就可以轻松地继续阅读论文及其方程式。 为简单起见，我包含了来自 DRIVE 的一张视网膜图像。 因此，可以从以下位置下载其余图像http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/ 分割后，计算4个评价指标：真阳性率、假阳性率、准确率和准确率。 我在 2012 年在伊朗伊斯法罕大学攻读硕士学位期间编写了这段代码，但是，我在 MATLAB 2013b 上再次尝试了它。 问候， 阿什坎。