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视网膜动静脉分割的高速端到端方法
视网膜动静脉分割的高速端到端方法
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视网膜动静脉分割的高速端到端方法
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基于UNet的视网膜血管分割源码
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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.
基于数学形态学实现视网膜图像血管分割附matlab代码
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1.版本:matlab2019a,不会运行可私信 2.领域:【图像分割】 3.内容:基于数学形态学实现视网膜图像血管分割附matlab代码 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用
论文研究-基于PST和多尺度高斯滤波的视网膜血管的分割.pdf
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为辅助眼科医生进行眼底疾病的诊断,提出了一种基于相位拉伸变换(PST)和多尺度高斯滤波的视网膜血管分割方法。首先将彩色眼底影像的绿色通道分量图进行增强预处理;然后采用不同尺度的高斯滤波器对预处理增强后的视网膜血管进行降噪处理,再结合PST边缘检测算法初步获得视网膜血管分割图;最后整合初步获得的视网膜血管分割图并进行形态学去噪,获得最终的视网膜血管分割图。通过在视网膜图像库DRIVE上进行实验,其平
基于双流网络的视网膜血管分割方法
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对视网膜血管形态特征的分析有助于视网膜相关疾病的诊断。为了能够更准确地分割出视网膜血管,提出一种基于双流网络的分割视网膜血管的方法。首先用具有编码器-解码器结构的卷积神经网络分别对整个血管和细血管进行分割;再将所得到的两个预测图进行融合,对融合后的图像去除伪影和噪声,得到最终的血管分割图。由于单独对细血管进行了分割,因此所提方法可以更有效地分割出一些难以识别的视网膜血管边缘和低对比度区域的细血管像
基于视网膜模型的目标分割方法
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基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法
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视网膜图像的血管提取对心脑血管等疾病的诊断、治疗与评价具有重要的临床应用价值。为解决目前视网膜血管分割算法中存在的分割精度低(特别针对病变图像)等问题,提出基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法。在分析视网膜血管特征的基础上,构建归一化梯度向量散度场,针对高、低对比度血管采用不同的定向拉普拉斯算子提取血管中心线,并将先验知识随机游走模型应用于图像分割,实现对比度低、边界微弱的视网膜血管提取。
提出了一种基于GMM算法的视网膜血管分割新方法.pdf
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动静脉血管自动分类方法及其管径测量.pdf
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动静脉血管自动分类方法及其管径测量.pdf,视网膜动静脉管径以及动静脉比值可以反映高血压患者脑卒中发病的风险,因此对视网膜血管直径的量化分析有助于病情的风险评估和防治工作。提出了一种视网膜动静脉自动分类和...
视网膜血管图像分割,视网膜血管图像分割算法,Python
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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。
视网膜中央静脉阻塞治疗研究进展
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视网膜中央静脉阻塞治疗研究进展,李玲,郑燕林,视网膜中央静脉阻塞是临床上常见的视网膜疾病,因严重的并发症导致视力下降甚至失明,到目前为止尚无针对其病因的确切有效的治疗
论文研究 - 视网膜静脉阻塞(RVO)继发性黄斑水肿的治疗选择:综述
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基于Dense Connected深度卷积神经网络的自动视网膜血管分割方法.pdf
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基于黄斑距离优化的视网膜OCT图像层次分割方法
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基于图最优方法的黄斑OCT图像视网膜内层分割
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matlab_对视网膜图像进行血管分割
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端到端差分网络学习方法的语义分割
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