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储存库结构 controller.py-视网膜OCT图像分类的方法，包括建议的方法和微调方法。 oct_classification.py-建议方法的实现。 oct_fine_tuning.py-微调/全训练方法的实现。 split_dataset.py-将数据集分为训练集和测试集。 图形概要

视网膜光学相干断层扫描分类 Kaggle视网膜OCT图像的Pytorch实现 模型 结果 先决条件 火炬 入门 安装 从安装PyTorch和依赖项 从源头安装Torch视觉。 git clone https://github.com/pytorch/vision cd vision python setup.py install 视网膜OCT图像数据集 要训​​练模型，请修改train.py中的数据集路径 data_dir = ' dataset path ' 火车 训练模型： python train.py 测试 测试模型： python test.py

matlab求导代码 此回购未积极维护。 请参阅getRetinalLayersExample.m了解示例代码用法。 欢迎！ Project Caserel是一个开源软件套件，用于对用Matlab编写的光学相干断层扫描图像中的视网膜层进行计算机辅助分割。 有关更多信息，请查看项目主页面：。 执照 有关完整的详细信息，请参见项目文件夹中提供的文件。

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基于图优化技术，提出了一种新颖的视网膜内层自动分割方法。光学相干断层扫描（OCT）图像中十个视网膜层的11个边界得到了准确，快速和可靠的量化。代替考虑单个像素的强度或梯度特征，所提出的方法着重于整个基于边缘的图像提示。该图像表示为一个完整的加权图，其中连接的组件为节点。基于所连接组件的梯度和空间距离信息以及亲和度矩阵对每个节点进行排名。在三个阶段的项目中有效地进行了细分，以提取11个边界。在来自两个不同数据库的64个OCT图像上对分割算法进行了评估，并将其与两个独立观察者的手动跟踪进行了比较。它在平均无符号边界误差和平均有符号边界误差方面显示出令人鼓舞的结果。

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Citect_SCADA_2018_Update_14_(Oct_08_2019)、西雅特软件升级包，是工控行业不错的一个软件。软件功能小巧而又强大，适合有经验的工业自动化工控人员使用。

DUKE大学OCT图像（Chiu_BOE_2014_dataset）积液分割图像，包括源文件（.mat）以及自己分割出的专家标注二值图。用于积液分割，机器学习训练数据源。 数据集原.mat文件可以自己用matlab处理，我这里用python代码解析出来的图片。

[MSDN].msdn_oct_2001 适用于vc++6.0，最后一个版本。分成7个文件上传