Tensorflow中的V-GAN 该存储库是的中Tensorflow实现。 参考的keras代码可以在找到。 与Keras代码相比的改进 数据扩充已从脱机过程更改为联机过程，它解决了内存限制问题，但会减慢训练速度 添加train_interval FLAGS以控制生成器和鉴别器之间的训练迭代，对于普通GAN，train_interval为1 根据验证数据的AUC_PR和AUC_ROC之和保存最佳模型 添加采样功能以检查生成的结果以了解发生了什么 在训练过程中将测量结果绘制在张量板上 该代码的编写更加结构化曲线下面积（AUC），精度和召回率（PR），接收器工作特性（ROC） 包依赖 张量流1.6.0 python 3.5.3 numpy的1.14.2 matplotlib 2.0.2 枕头5.0.0 scikit图像0.13.0 scikit学习0.19.0 scipy

分析视网膜血管结构的变化是诊断和检测糖尿病、高血压等血管类相关疾病的最重要步骤。为此,提出了一种基于Frangi滤波器和大津法(Otsu)的视网膜血管分割方法。基于Frangi滤波器视网膜血管分割方法先对视网膜血管进行预处理,再基于Frangi滤波器对其边缘进行检测,并根据形态学方法分割出视网膜血管。然后,利用Otsu阈值分割预处理和增强后的视网膜血管。将上述两种方法获得的分割图像进行融合,获得最终的分割结果。实验结果表明,所提算法在DRIVE和STARE数据集上的平均灵敏性分别为58.1%、78.7%,特异性分别为93.1%、96.4%,而准确性则分别为93.8%、95.8%,其算法的执行时间仅为1.8 s。与传统的无监督分割算法相比,所提算法简单高效,能够很好地抑制噪声。

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