matlab代码影响视网膜血管病变 视网膜血管检查在糖尿病的诊断中起着重要的作用，在西方国家，糖尿病是导致失明的主要原因。 该检查采用光学诊断方法，通过获取眼球的数字图像而不会侵犯或伤害人体。 剩下的任务是将视网膜血管与数字图像分开。 即使对于训练有素的专家来说，这都是耗时且充满挑战的。 引入了机器学习方法以使分离过程自动化，从而提高检查过程的效率。 在本报告中，我们结合了图像处理和机器学习方法探索了视网膜血管分离过程。 图像预处理用于减少原始眼球图像中的噪点。 机器学习算法用于构造分类器，该分类器利用专家的手绘视网膜血管作为训练标签，以有效地将血管与背景分离。 实现了K最近邻（K-NN）和支持向量机（SVM），并使用改进的K-NN方法来改善结果。 使用K-NN方法中距离的不同定义来发现眼球图像不同特征的重要性。 通过将算法分类的标签与专家的手绘图像进行比较，可以估算出误差。 K-NN是通过使用在课堂上学到的知识而自编码的Matlab程序，并且SVM在理论层面上得到了理解，并通过PyML（基于python的机器学习包）来实现。 两种方法的错误率均为6％左右。 与SVM相比，K-NN产生

医学影像作业 基于医学影像配准+DUNet实现的视网膜血管检测_眼底血管分割源码+数据集+实验报告.zip 图像配准 眼底血管分割实验 详细操作说明 实验报告 【实验思路】 1.图像预处理： 单通道化RGB2Gray 归一化 对比度限制自适应直方图均衡化 伽马校正 2.图像分割成小块patch 3.torch写网络 Unet  - Unet++  4.训练与测试，计算每个小patch的train_loss和dice_score 5.合并图像 6.计算整体测度 【实验结果】 CHASE数据集用cuda训练batchsize为2，网络采用UNet++，轮数epoch=5，测试集结果：avarage Dice: **78.03%**, avarage Accuracy: **96.91%** DRIVE数据集用cpu训练batchsize为8，网络采用UNet，轮数epoch=5，测试集结

基于CNN的视网膜血管图像分割，模型采用U-net架构搭建而成，使用keras作为框架，使用Tensorflow作为后端。使用python作为接口语言。

UNet模型医学视网膜血管2015年到最近的英文文献和源码统计 包括unet和unet变体源码文献r2unet和cenet和unet3+和3dunet和segnet和unet2和nnunet和Vnet源码等等以及注意力机制 可以复现到别的医学领域 视网膜数据集之前资源里有

提出了一种基于Hessian特征的视网膜血管图像的增强滤波算法，分析了Hessian特征值对各类形状的抑制和加强作用，将Hessian矩阵的特征值与特征向量应用于视网膜血管特征的响应函数及形态学和非线性扩散处理的各个环节，并选择合理的尺度空间范围和尺度空间增量，调节因子而平滑非线状区域和锐化增强血管区域，本文算法在同等准确率下具有较高的稳定鲁棒性。

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。

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

基于眼底图像监督学习的整体视网膜血管分割

音视频-图像处理-视网膜血管的液晶自适应光学成像系统设计.pdf

针对眼底视网膜血管细小、轮廓模糊导致血管分割精度低的问题,提出一种多尺度框架下采用小波变换融合血管轮廓特征和细节特征的视网膜血管分割方法。通过预处理增强血管与背景的对比度,在多尺度框架下提取血管轮廓特征和细节特征,并进行图像后处理;采用小波变换融合两幅特征图像,通过计算各尺度对应像素的最大值,得到血管检测图像,最后采用Otsu法进行分割。通过在DRIVE数据集上进行测试实验,得到平均准确率、灵敏度和特异度分别为0.9582,0.7086,0.9806。所提方法能够在准确分割血管轮廓的同时保留较多细小血管分支,准确率较高。