Retinal-Vessel-Segmentation:用DenseNet在眼底镜图像中进行视网膜血管分割-源码

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