基于端到端对抗性视网膜图像合成内含数据集和环境搭建说明.zip

本项目聚焦于基于端到端的对抗性视网膜图像合成，旨在生成高真实性的视网膜图像以辅助眼科疾病诊断。项目采用生成对抗网络（GAN）框架，通过自动学习真实视网膜图像的分布，生成具有临床价值的合成图像。 在数据集方面，我们使用了公开的视网膜图像数据集，如DRIVE、STARE等，并进行了预处理，包括图像裁剪、大小调整和归一化等。在环境搭建方面，我们使用Python编程语言，基于TensorFlow和PyTorch深度学习框架进行开发，并利用GPU加速计算。此外，我们还使用了Docker容器技术，确保实验结果的可重复性。 项目完成后，将实现高真实性的视网膜图像合成，生成的图像可用于数据增强、模型训练和评估等，为眼科疾病的诊断和治疗提供有力支持。同时，项目成果也可应用于其他医学图像合成领域。