视网膜血管的自动分割在糖尿病和高血压等疾病的诊断中起着重要作用。针对现有算法在细小血管和病变区域血管分割能力不足的问题,提出了一种基于改进整体嵌套边缘检测(HED)网络的视网膜血管分割算法。首先,采用了一种残差可变形卷积块代替普通卷积块,增强模型捕获血管形状和尺寸的能力;其次,采用扩张卷积层取代原有的池化层,用以保留血管特征的空间位置信息;最后,使用具有底部短连接结构的HED网络框架对预训练的网络进行特征提取和融合,使得模型可以更好地将骨干网络所提取的视网膜图像中血管的高级结构信息与低级细节信息相融合。通过在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE(Structured Analysis of the Retina)数据集上进行验证,所提网络的灵敏度分别达到了81.75%和80.68%,特异性分别达到了97.67%和98.38%,准确性分别达到了95.44%和96.56%,受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)分别达到了98.33%和98.12%,实现了优于其他先进方法的综合分割性能。

实现的算法基于最大主曲率。这里提取视网膜图像的绿色切片以分割血管。然后在高斯滤波图像的每个像素中获得最大主曲率。经过一些对比度增强后，使用以下方法获得最终分割图像ISO 数据阈值。 该算法使用驱动器数据库中的图像进行验证。 (准确度> 0.94)

unet 医学影像分割源码, 对视网膜血管医学图像分割 代码文件结构： ├── src: 搭建U-Net模型代码 ├── train_utils: 训练、验证以及多GPU训练相关模块 ├── my_dataset.py: 自定义dataset用于读取DRIVE数据集(视网膜血管分割) ├── train.py: 以单GPU为例进行训练 ├── train_multi_GPU.py: 针对使用多GPU的用户使用 ├── predict.py: 简易的预测脚本，使用训练好的权重进行预测测试 └── compute_mean_std.py: 统计数据集各通道的均值和标准差

用于视网膜的分割，亲测运行过没有问题。 DRIVE数据集的训练集和验证集‘1st_manual’ 并未被官方提供，但我提供了分为training.zip和test.zip。 CHASE DB1 的训练集和验证集也提供了chase_db1.zip HRF数据集:下载 healthy.zip glaucoma.zip, diabetic_retinopathy.zip, healthy_manualsegm.zip, glaucoma_manualsegm.zip 以及 diabetic_retinopathy_manualsegm.zip 。 在mmsegmentation这个架构里面可以直接运行，mmsegmentation架构不会使用的在浏览器搜索教程 使用时记得转换格式，首先创建data 如python tools/convert_datasets/drive.py data/training.zip data/test.zip python tools/convert_datasets/chase_db1.py data/CHASEDB1.zip

视网膜眼底图像确实包含可以使用简单的形态学操作检测到的渗出物（异常）

原Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs 深度学习应用于眼底图眼科糖尿病视网膜病变预测

视网膜图像数据库HRF数据集（15）一组视网膜眼底图像，用于视网膜增强，视网膜提取，视网膜识别等操作。

眼网 机器学习算法框架（SVM + DNN）已在CompBio 2018的ICML-IJCAI研讨会上接受 EyeNet包含用于医学信息学和机器学习研究的机器学习模型和疾病标签 参考 如果您觉得这对您的工作有用，请考虑引用以下参考资料： @article{yang2018novel, title={A Novel Hybrid Machine Learning Model for Auto-Classification of Retinal Diseases}, author={Yang, C-H Huck and Huang, Jia-Hong and Liu, Fangyu and Chiu, Fang-Yi and Gao, Mengya and Lyu, Weifeng and Tegner, Jesper and others}, journal={arXiv

基于眼底图像监督学习的整体视网膜血管分割

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