i2mtc-2021：此脚本用于报告会议文章的结果：“使用K均值的体外LSCI图像中的血管定位”
使用K均值的体外LSCI图像中的血管定位
该存储库具有实现会议文章中描述的方法的功能：使用在“ 图像在体外的LSCI图像中进行血管定位” ，这是项目“血管的可视化和定位”的一部分而开发的。
抽象的
激光散斑对比度成像中血管的可视化和定位是生物医学应用（例如皮肤病学，神经科学和眼科学）中的一项重要任务，因为它可以确定血管的存在并评估诸如血流的性质。 这项工作建立了可视化方法的综述，用于对比度计算和激光散斑对比度成像的改进。 另外，通过聚类以自动方式提出了血管的定位。 结果表明，血管的定位很大程度上取决于对比度的计算和改善。 如果血管和生物组织区域彼此分开得很好，并且噪声水平较低，则K均值聚类是在激光斑点对比成像中定位血管的强大工具。
内容
组织
没有声明其他内容目录。
贡献者
算法，应用程序和工具的代码由以下人员贡献：
F. Lopez-Tiro，H.Peregrina-Barreto，J
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