船-维根-火炬 作者：谷玉超 电子邮件： 日期：2018-05-27 说明：该代码是的pytorch实现。 概述 数据 您可以从此服务器下载火车和测试数据。 您也可以在eyedata文件夹中找到数据。 前处理 该数据集包含20个训练图像，我的预处理的第一步是随机裁剪为512 * 512。 第二步是随机更改火车图像的亮度，对比度和色相。 我在代码中实现了此方法，因此可以方便地使用它。 此外，基于gan的生成视网膜图像的方法可以用作额外的数据源。 模型 训练 python train.py 如何使用 依存关系 此代码取决于以下库： Python 3.6 火炬 皮尔 结构体 vessel gan │ ├── eyedata # drive data │  ├── gycutils # my utils for data augmentation │  ├── Criterion.p

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。

夏夏的matlab代码表观血管顺应性的分数阶模型表示作为动脉僵硬度分析的替代方案：计算机研究 作者：Mohamed A. Bahloul* 和 Taous-Meriem Laleg-Kirati *注意 为了使未来的作者能够对新算法进行可重复且易于比较的评估，我们提供了此公开可用的 Matlab 代码，用于我们论文中的数值实现和模型校准（表观血管顺应性的分数阶模型表示作为分析中的替代方案）动脉僵硬度：一项计算机内研究）研究。 本研究中调查的预处理数据也可与统计分析工具一起使用。 我们欢迎现有代码的发展或新算法的贡献，以包含在未来版本的动脉僵硬度预测平台中。 抽象的： 最近的研究已经证明了分数阶微积分工具在探测胶原组织的粘弹性特性、表征动脉血流和红细胞膜力学以及模拟主动脉瓣尖方面的优势。 在本文中，我们展示了使用分数阶电容器 (FOC) 的表观动脉顺应性的新型集总参数等效电路模型。 FOC 概括了电容器和电阻器，显示出一种分数阶行为，可以通过幂律公式捕获弹性和粘性属性。 所提出的框架使用线性分数阶微分方程描述了血压输入和血容量之间的动态关系。 结果表明，所提出的模型对超过 4,000 名

当前主流的眼底视网膜血管分割方法存在细微血管细粒度特征很难采集和细节容易丢失的问题。为解决这一问题,设计了一种改进U-Net模型算法,该算法将U-Net上下采样中的原始卷积层改为二次循环残差卷积层,提升了特征的使用效率;在解码部分引入多通道注意力模型,改善了低对比度下细小血管的分割效果。该算法在DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)两个数据库的准确率分别为96.89%和97.96%,敏感度分别为80.28%和82.27%,AUC(Area Under Curve)性能分别为98.41%和98.65%,较现有的先进算法有一定的提升。本文所提算法能有效提高眼底图像细微血管分割准确率。

脑血管疾病的预防及护理

Retinal Vessel Segmentation Author：zhiyu-Lin Date：2018-7-1 E-mail: Description: 眼底图像中视网膜血管的分割，数字图像处理大作业。 前言 随着近年医学设备和科技的发达，越来越多的医学图像被运用到病理诊断和医学研究当中去。其中视网膜图像是其中非常重要一类的医学图像，对于一些眼球疾病的预测和诊断有非常高的指导意义。 本篇报告讲述如何使用深度卷积神经网络对眼底图像进行视网膜分割。方法: 训练二分类分割神经网络和多分类分割神经网络（粗和细血管分二类），使用二分类网络结果图像指导增强原图像，使用多分类网络进行二次分割。结果: 实验结果表明，对于大部分眼底图像进行二次分割比一次分割得到的准确率更高，在测试集上的F1值达到0.8253。 环境 python>=3.5 pytorch==0.3.0.post4 torchvisi

异丙酚抑制血管紧张素Ⅱ诱导的大鼠心肌成纤维细胞增.docx

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