眼底图像4

最新推荐文章于 2023-02-20 15:22:14 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41744018/article/details/125079907
版权

引用：基于深度神经网络的视网膜病变检测方法研究
眼
底图像中常见的有视盘和眼底血管，视盘为眼底(Optic Disc，0D)为眼底图像中明亮的黄色椭圆形组织，血管为图中呈显暗红色的树状组织，眼底血管又分为静脉血管和动脉血管。眼底渗出(Exudates，EX)通常呈黄色，且形状不规则。微血管瘤(Microaneurysms，MA)是眼底图像中区域面积较小的一种病灶，呈点状且颜色与血管接近。黄斑区是眼底图像中
呈褐色的圆形或椭圆形组织。出血点通常在眼底图像中呈深红色，出血点的数量和面积大小往往反映眼底病病情的严重度。

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眼底图像分析可以分为三类，第一类是以视盘和血管为主的眼底组织分割，第二类是以出血点、渗出和微血管瘤检测为主的眼底病灶分割；第三类是眼底疾病检测和分类，如糖尿病视网膜病变分级，青光眼分级，眼底豹纹检测系统，
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眼底图像识别参考链接
ytkml2016的博客
09-08 1634
在人工智能眼底图像识别学习过程中，主要学习了retina 项目的UNet 模型。 下面列出一些参考博主和博客系列初始链接，： 1、京局京段蓝白猪 基于U-Net的眼底图像血管分割实例 https://blog.youkuaiyun.com/u013063099/article/details/79981097 GitHub：点击打开链接， 比较好的DRIVE 眼底图像数据集的系列文章，值得学习。...
眼底图像识别
weixin_41744018的博客
05-30 457
医学数据中的眼底彩照背景多为橘黄色和橘红色，除了较容易观察到的生理结构信息：眼底血管、视杯视盘和黄斑等，还有不易观察的病理结构信息：如血管瘤、渗出物、点状出血等。 u_net在医疗图像识别领域应用比较广， 主要是语义分割 数据集： 血管异常、视盘视杯细微变化、身处物质、血管动脉瘤 Le-Net,AlexNet,VggNet,GoogleNet,ResNet,Inception等 卷积层（convolutionlayer），池化层（polling layer），激活函数（Activation layer）,
眼底图像2
weixin_41744018的博客
05-30 968
本文利用公共眼底图像数据集 REFUGE 进 行 OD 和 OC 分割,评价方法性能. ERFUGE 数据集 包括1 200 幅彩色眼底图像,其中120 幅为青光眼患 者的,1 080 幅为非青光眼患者的. 所有眼底图像以 每个颜色通道为8 位的 JPEG 格式存储. 数据集由官 方划分为 3 个子集,每个子集包含 400 幅眼底图像, 分别包含 10% 的青光眼病例和 90% 的非青光眼病 例. 图像分辨率为2 124 × 2 056 和1 634 × 1 634. 每 幅图像中 OD 和 OC 的标注由
几种不同的CNN网络实现病理性近视眼底视网膜图片的分类与比较
BoilingRabbit的博客
07-30 3046
一，主要内容介绍 随着深度学习不断的发展，目前先后在CV领域常见的CNN网络模型种类主要有LeNet——AlexNet——VGG——GoogleNet——ResNet，本文先后使用了这几种不同CNN网络来比较其在图像分类上的效果比较。 二，数据集介绍 iChallenge-PM是百度大脑和中山大学中山眼科中心联合举办的iChallenge比赛中提供的关于病理性近视（Pathologic Myopia，PM）的医疗类数据集，包含1200个受试者的眼底视网膜图片，训练、验证和测试数据集各400张。 数据
眼底图像chase DB图像库
10-23
28 张分辨率为999 × 960的彩色眼底图像，分别采集于 14 位学 龄儿童的左右眼的视网膜图像。
眼底图像评估青光眼数据集-眼底图像数据集
最新发布
05-05
ACRIMA:使用眼底图像评估青光眼 使用眼底图像的自动青光眼评估 关于数据集 ACRIMA数据库由705幅眼底图像(396幅青光眼图像和309幅正常图像)组成。它们是在西班牙巴伦西亚的FISABIO Oftalmología Médica，经青光眼...
yandi.rar_fundus_医学图像拼接_眼底图像_眼底图像处理_眼底图像拼接
09-22
4. **医学应用**：眼底图像处理的应用广泛，它有助于早期发现和跟踪眼科疾病的发展。例如，通过比较不同时间点的拼接图像，可以监测视网膜病变的变化，从而及时调整治疗方案。此外，大视场的全景图像也有利于手术...
DRIVE 眼底图像数据集.zip
09-08
眼底图像分割＼关键点检测＼动静脉区分常用数据集，是眼底最广泛的数据集之一，甚至可以去掉＇之一＇二字．这里面含有分割图的ｇｒｏｕｎｄｔｒｕｔｈ，原图以及ｍａｓｋ，没有关键点坐标的groundtruth，关键点在另...
眼底图像拼接把两幅残缺的眼底视网膜图像拼接成一副完整
07-05
眼底图像拼接是医学影像处理中的一个重要技术，主要用于处理由于拍摄范围限制导致的眼底视网膜图像的不完整性。在眼科诊断中，全面观察视网膜有助于医生检测出多种疾病，如糖尿病视网膜病变、青光眼等。本项目使用了...
FIRE眼底图像数据集-用于眼底图像配准
09-08
**FIRE眼底图像数据集** 是一个专为眼底图像配准研究设计的专业数据集。这个数据集包含了129张高质量的彩色视网膜眼底图像，这些图像来源于真实临床环境，具有丰富的结构信息，如视盘、血管网络等。通过精心挑选和...
多类图像分类器：将视网膜OCT图像分为4种类别之一-NORMAL，CNV，DME或DRUSEN
02-11
多类图像分类器 将视网膜OCT图像分为4类之一-NORMAL，CNV，DME或DRUSEN 分析的目标和动机正如我们所知道的，人类的预期寿命空前高。 由于医疗用品，服务和技术的增加，人们的寿命比祖先长。 因此，由于与眼睛健康有关的退化作用主要随着年龄而增加，因此眼睛疾病增加。 伴随着这种情况，由于数字化，近来人类在屏幕前花费越来越多的时间，这进一步增加了眼睛黄斑变性的问题。 需要开发更有效，快速和简便的方法来检测眼部疾病。 该项目的动机是研究一种可以帮助眼科医生使用图像识别技术更准确，更快速地识别视网膜疾病的技术。 我们可以检测到最常见的眼部疾病，因为它们很常见，因此无需花费很多时间就可以检测出来。 该项目涉及的眼疾是 AMD（与年龄有关的肌肉变性）：这种疾病在老年人中很常见，并且是由于视网膜受损或组织死亡引起的。 在全球75岁以上的成年人中，约有35％患有AMD。 DR（非绝热性视网
Fundus-Classification:使用视网膜血管分割图像集进行眼底图像分类
04-05
眼底分类 使用视网膜血管分割图像集进行眼底图像分类
Retina Fundus Image Registration 视网膜眼底图像配准-数据集
03-12
该数据集眼底图像配准数据集（也称为FIRE）由129个视网膜图像组成，形成134个图像对。这些图像对根据其特征分为3个不同的类别。图像是使用Nidek AFC-210眼底照相机采集的，该照相机可以在x和y方向上以2912x2912像素的分辨率和45°的FOV来获取图像。图像从位于塞萨洛尼基的塞萨洛尼基亚里斯多德大学亚里斯多德大学的Papageorgiou医院获得，来自39位患者。 Retina Fundus Image Registration_datasets.txt Retina Fundus Image Registration_datasets.zip
眼底图像专家标记
07-20
DRIONS-DB中两位专家手动标记的视盘区域坐标点信息。是txt文件。
眼底图像糖尿病视网膜病变CNN深度学习：眼底图像分类糖尿病视网膜病变深度学习-自己的数据，短/跳过连接网络-matlab开发
05-31
眼底图像分类糖尿病视网膜病变深度学习-自有数据，短/跳过连接网络 如有任何疑问，WhatsApp-+91 9994444414
眼底图像预处理
qq_43448134的博客
07-19 1924
眼底图像预处理方案： def load_ben_color(path, sigmaX=10 ): image = cv2.imread(path) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = crop_image_from_gray(image) image = cv2.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SI...
医疗大数据模型-眼底图像的眼疾智能识别
tipdm0526的博客
02-20 1614
模型交易平台模型应用多个行业，包括：农业、电力、电信、地质、医疗、环保、交通、政务、安保、教育、财会、金融、股票、人资、制造、电商、供应链、旅游、新闻传播等
糖尿病眼底图片识别
FAWKE的博客
03-30 3496
眼底图像中分量图像的提取与分析 为了开发更加适合不同来源图像的特征区域的分割提取，通常需要对不同的颜色空间进行转换，根据不同的算法选择合适的通道来处理，同时做为预处理操作之前的步骤，也为后面图像的预处理、感兴趣区提取等操作提供了必要的前提。 RGB色彩模型 RGB(red,green,blue)颜色模型最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来...
RetinaNN眼底图像识别项目经历
ytkml2016的博客
09-08 466
眼底图像识别的训练和预测编译通过了。开始用便携机进行训练和预测了，然后被迫买了台式机来进行图像模型训练和图像分类预测。具体过程如下： 便携机炼火 前天用便携机配置Intel i5-7300HQ和NIVDIA GeForce GTX1050 ，采用retina 的DRIVE 20 张图像数据，需要训练20轮，每轮训练图像切片 171000张。开始采用便携机训练，风扇呼呼地吹，一轮就用了3个小时，...
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