论文复现之医学图像应用：视网膜血管分割 0.导语 今日研究为继续上次论文中的一个内容：U-Net网络，于是找了一篇经典论文，并学习论文及代码解读。...在学习U-Net网络后，使用U-Net神经网络提取视网膜纹理血管。...2.视网膜血管分割实验 2.1 实验任务 实验任务：使用U-Net神经网络提取纹理血管。 为什么要做这个，有什么实际意义？...临床实验中我们要能够更好的对眼部血管等进行检测、分类等操作，我们首先要做的就是对眼底图像中的血管进行分割，保证最大限度的分割出眼部的血管。从而方便后续对血管部分的操作。...【U-Net网络优势】 在上述U-net论文中提到U-Net网络可以针对很少的数据集来进行语义分割，比如我们这个眼球血管分割就是用了20张图片来训练就可以达到很好的效果。
临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。...但是，由于受眼底图像采集技术的限制，图像中往往存在大量噪声，再加之视网膜血管自身结构复杂多变，使得视网膜血管的分割变得困难重重。...传统方法中依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大极为耗时，而且受主观因素影响严重。...因此，利用计算机技术，找到一种能够快速、准确分割视网膜血管的算法，实现对眼底图像血管特征的实时提取，对辅助医疗人员诊断眼科疾病、心脑血管疾病等具有重要作用。...但只有40张照片被选取，其中33张没有显示任何糖尿病视网膜病变的迹象，7张显示轻度早期糖尿病视网膜病变的迹象。 AI Studio上已经有DRIVE糖尿病人眼底血管分割数据集了，但是数据量相对较少。
今天将分享视网膜图像血管树提取分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、RITE2013介绍 视网膜血管系统是指示眼科疾病的重要结构。然而，虽然存在许多用于分割视网膜血管的方法，但实际上专注于将视网膜血管分成动脉树和静脉树的方法要少得多。...这些现有方法通常依赖于局部和/或贪婪决策，并且相应地容易受到局部错误的影响，特别是在局部图像信息模糊和/或自动血管分割中不准确的情况下。...RITE（视网膜图像血管树提取）是一个专门用于对视网膜眼底图像中的动脉和静脉进行分割或分类的数据库。该数据库的建立基于公共可用的DRIVE数据库，该数据库是一个用于血管提取的数字视网膜图像数据库。...视网膜图像的分割和分类是医学图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向，有助于帮助医生诊断和治疗与眼部疾病相关的问题。
今天将分享肺血管分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、VESSEL2012介绍 该数据集来自VESSEL12挑战，其目的是比较从健康和患病人群的胸部计算机断层扫描中对肺血管进行（半）自动分割的方法。...二、VESSEL2012任务 识别人体肺部CT图像中的血管。...1.5、肺部血管分割提取 在前面的文章中介绍过用传统方法来进行肺部血管分割提取，详情可以参考这篇文章医学图像处理案例（十八）——肺部血管分割案例。 本篇文章将使用深度学习分割的方式进行分割。...在上述1.1和1.2步骤已经对肺组织、肺动脉和肺静脉进行了自动分割提取，所以对于肺部血管分割将根据这三个结果进行合并后即可得到。 测试集分割结果。
一、比赛简介 在这一挑战中，任务是以高精度和鲁棒性从3D-MERGE图像中分割血管壁。...而分割不同身体区域的挑战是不同的，所有血管壁分割要求的基本步骤是识别动脉（定位）、内腔和外壁分割，然后可以测量壁厚（内腔和外壁轮廓之间的差异）。...其他临床上可用的测量值，例如管腔面积或狭窄百分比也可以从血管壁分割中得出。因此， 这一挑战着重于血管壁分割的重要第一步。...采用的是快速3D颈动脉黑血MRI 序列的颈动脉血管壁数据，数据都是轴向分割的3D图像体积。由于冠状扫描，切片具有各种图像质量。通常，中间只有几百个切片的图像质量足以满足血管壁的需要。...二、技术路线 大致思路是先初步找到血管壁和血管腔的位置区域，然后在该区域里在进行进一步分割，具体实现步骤： 1、将轮廓文件转换成图像Mask图像。
AV-casNet: Fully Automatic Arteriole-Venule Segmentation and Differentiation in OCT Angiography 论文摘要 视网膜小动脉和小静脉...（AV）的自动分割和识别对于糖尿病视网膜病变、高血压和心血管疾病等各种眼部疾病和全身疾病的诊断具有重要意义。...光学相干断层血管成像(OCTA)是一种提供毛细血管水平血流信息的最新成像手段。然而，OCTA不像眼底摄影那样具有AV之间的色度和几何差异。...在这项研究中，本文提出了一种仅基于OCTA的级联神经网络来自动分割和区分AV。首先应用卷积神经网络(CNN)模块生成初始分割，然后使用图神经网络(GNN)来改善初始分割的连通性。
今天将分享脑血管间隙分割的三个步骤级联分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...1.2、二类分割数据处理 由于血管间隙的区域非常小，所以采用spacing缩放方式将原始图像和Mask图像统一到（0.3，0.3，0.3）。...1.3、二类分割数据处理 由于血管间隙的区域非常小，所以采用spacing缩放方式将原始图像和Mask图像统一到（0.3，0.3，0.3）。...2.6、输入到二值分类网络中去，如果预测标签值为1，那么就进一步分割，将一系列的分割结果进行求和处理，直到遍历分割完，接着处理下一个连通域。...2.7、对最后分割结果进行二值化处理，非0区域设置成1，得到血管间隙的区域结果。 2.8、最后再采样到原始图像大小，最后输出成预测的分割结果。
例如它可以用于分割视网膜血管，可以代表它们的结构并测量它们的宽度，从而可以帮助诊断视网膜疾病。 在这篇文章中，将实现一个神经基线，将图像分割应用于视网膜血管图像。 数据集： ?...在整个文章中使用DRIVE（数字视网膜图像用于血管提取）数据集进行所有实验。...它是40个视网膜图像（20个用于训练，20个用于测试）的数据集，其中血管在像素级注释（参见上面的示例）以标记每个血管的存在（1）或不存在（0）。图像的像素（i，j）。...将使用U-net架构进行血管分割。它是一种广泛用于语义分割任务的体系结构，尤其是在医学领域。 型号： ? U-Net U-net架构是编码器 - 解码器，在编码器和解码器之间具有一些跳过连接。...可以看到该模型在预测仅一或两个像素宽的细血管方面存在一些困难。 结论： 在这篇文章中，实现了一个神经网络来进行图像分割，应用于视网膜图像中的血管检测。
今天将分享脑血管间隙分割的第二步二值化分类的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、数据分析与预处理 首先将训练中有效的颅内血管间隙区域的数据提取出来，有一些数据没有血管间隙区域，不作为训练数据，在这里只分析标签值1，其他标签都是0。以一共40例数据，有血管间隙的数据有22例。...例数据的基础信息：图像平均大小[243.27777778, 298.5, 168.16666667], 图像Spacing平均大小[0.63042518,0.63042518,0.85555538], 血管间隙平均大小...可以看到血管间隙的区域非常小，所以采用spacing缩放方式将原始图像和Mask图像统一到（0.3，0.3，0.3）。...针对非血管间隙区域，在整个三个模态图像上随机裁切出200个（64，64，64），针对血管间隙区域，根据连通域分析Mask得到每个血管间隙的boundingbox，在该区域内随机获取点，并以此为中心裁切（
今天将分享血管间隙的第三步二值化分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、数据分析与预处理 首先将训练中有效的颅内血管间隙区域的数据提取出来，有一些数据没有血管间隙区域，不作为训练数据，在这里只分析标签值1，其他标签都是0。以一共40例数据，有血管间隙的数据有22例。...可以看到血管间隙的区域非常小，所以采用spacing缩放方式将原始图像和Mask图像统一到（0.3，0.3，0.3）。...二、二分割网络 网络主体采用的是VNet的网络，损失函数采用的是二值dice，学习率是0.001，droupout是0.5，迭代次数是20epochs，batchsize是6。...三、网络训练和测试 训练损失结果和精度结果 在测试数据上通过人为指定一个中心点坐标，然后再对该中心点（64，64，64）的三个模态图像区域进行分割，分割结果如下所示，左图是金标准结果，右图是预测结果
今天将分享脑血管间隙分割的第一步热力图回归检测的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、数据分析与预处理 首先将训练中有效的颅内血管间隙区域的数据提取出来，有一些数据没有血管间隙区域，不作为训练数据，在这里只分析标签值1，其他标签都是0。以一共40例数据，有血管间隙的数据有22例。...然后根据每个血管间隙区域的boundingbox的中心和大小，生成该点处的高斯热力图，高斯热力图的中心就是血管间隙区域的中心点坐标，高斯Sigma的数值是boundingbox的最大值，如果一个图像上有多个血管间隙...，将所有血管间隙的高斯热力图相加即可。...效果图如下所示，左图是血管间隙原始图和mask图，右图是高斯热力图。
在前面的文章中，已经分享过肺分割案例和脑血管分割案例。有朋友向我提出是否可以对肺部血管进行分割，并让我分享案例教程。那么今天我将分享人体肺部血管分割并生成三维模型的案例。...该挑战赛的任务是从肺部CT图像中采用自动或半自动方法来分割出肺部血管区域图像。但是该挑战赛提供的数据只有原始CT图像和肺部区域Mask图像。详情内容可以访问原文链接。...但是在这里，我们再回顾一下之前的内容医学图像处理案例（一）——基于CT图像的肺分割，肺分割主要步骤有六步：（1）、观察图像发现有噪声，采用中值滤波器滤除噪声，（2）、采用大津阈值法进行分割，（3）、去除背景目标...从上面原始CT图像上可以看到噪声比较大，对后面肺分割会有影响，这里采用中值滤波的方法来预处理，可以看到噪声基本被抑制了，但是血管信息也被抑制了，不过这没关系，这一步只是为了得到肺部整个区域，可以不用关心血管区域...三、VESSEL12的肺部血管分割提取 从上图可以看到增强后的血管区域是很明亮的，这一步为了提取血管区域图像，采用阈值分割方法来对增强后的图像进行二值分割处理，结果如下图所示，可以看到只剩下特征明显的血管区域图像了
今天将分享视网膜视神经头（ONH）分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...不同的成像方式如光学相干断层扫描、海德堡视网膜断层扫描、眼底成像等用于评估青光眼。其中，彩色眼底（视网膜）成像是一种低成本、无创且最优选的视网膜疾病大规模筛查成像方式。...视网膜图像是视网膜的真彩色二维投影。为了量化杯盘直径并估计青光眼的指示参数，任何自动化分析方法都必须从视网膜图像中准确分割OD和视杯区域。...不规则的圆盘形状、不明确的OD区域边界和可变的成像条件使得OD分割问题具有挑战性。已经提出了多种用于OD 和视杯区域分割的方法。OD分割技术相当成熟，能够提供可靠的OD边界。...相比之下，视杯分割仍然是一项具有挑战性的任务，因为深度是最好的标记（由于视网膜图像中的 2D 投影而丢失），并且提出的方法很少。在人类专家对视杯边界的手动标记中，观察者之间也存在很大的差异。
DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的，例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。...随着越来越受欢迎，OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地，扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。...任务1数据——糖尿病视网膜病变的分割 ：训练集由109个图像和相应的标签组成。该数据集包含三种不同的糖尿病视网膜病变病变：(1)视网膜内微血管异常、(2)非灌注区、(3)新血管形成。...五、技术路线 任务1、糖尿病视网膜病变分割 1.1、视网膜内微血管异常分割任务 1、只有46例数据用于此任务训练。...3、训练结果和验证结果 4、验证集部分分割结果，左图是眼底图像，中间是金标准图像，右图是分割图像 1.3、新血管形成分割任务 1、只有33例数据用于此任务训练。
今天将分享视网膜OCT积液分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...它通常是由视网膜疾病引起的，例如新生血管性年龄相关性黄斑变性（AMD）、视网膜静脉阻塞（RVO）或糖尿病性黄斑水肿（DME），并导致突然和严重的视力丧失，影响大量的人。...二、RETOUCH2017任务 自动视网膜OCT三种类型积液分割，视网膜内液 (IRF)、视网膜下液（SRF）和色素上皮脱离 (PED) 。...色素上皮脱离 (PED) 是 AMD 特有的，代表视网膜色素上皮（RPE，视网膜底部的亮带）以及覆盖的视网膜因液体积聚而从剩余的布鲁赫膜上脱离。它表现为三种亚型：浆液性、纤维血管性或玻璃疣样。...4、训练结果和验证结果 5、验证集分割结果 左图是金标准结果，右图是预测结果。 6、测试集分割结果
今天将分享眼底动静脉分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、RAVIR2022介绍 视网膜脉管系统为包括高血压和糖尿病在内的全身性疾病的诊断和监测提供了重要线索。在这种情况下，微血管系统主要受累，视网膜是唯一可以直接观察到微血管系统的解剖部位。...长期以来，视网膜血管的客观评估一直被认为是系统性血管疾病的替代生物标志物，并且随着视网膜成像和计算机视觉技术的最新进展，该挑战赛提出红外反射 (IR) 成像中视网膜动脉和静脉的语义分割。...它可以创建基于深度学习的模型，无需大量后处理即可区分提取的血管类型。 二、RAVIR2022任务 分割输出应该是一个包含动脉和静脉类的 PNG 文件。动脉和静脉类别的标签应分别为128和256。...3、训练结果和验证结果 4、验证集分割结果，左图是眼底图像，中间是金标准图像，右图是分割图像 5、测试集部分分割结果 测试集排行榜结果 为了方便大家更高效地学习，我将代码进行了整理并更新到
今天将分享超高分辨率 7T 磁共振血管造影血管分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...3D 形态分析、治疗模拟和治疗指导的使用推动了现有血管形态学和拓扑分析技术的发展和改进，但所有这些技术都强烈依赖于从血管造影图像中准确分割脑血管系统。...尽管困难重重，但血管分割仍然是医学图像评估辅助领域中一个潜在的相关问题1.这些分割主要用于脑血管系统的形态学和拓扑学分析，从而可以进行血流模拟2（通常为计算流体动力学 - CFD），以及血管内治疗的部署模拟和指导...二、SMILE-UHURA Challenge 2023任务 磁共振血管造影血管分割。...四、技术路线 在这篇文章中已经介绍过深度学习和传统算法分割脑血管的实现方法，可以参考这篇文章CAS2023——脑动脉分割挑战赛。 深度学习分割结果 左图是金标准结果，右图是预测结果。
1、数字视网膜图像的血管提取（DRIVE）数据库 DRIVE数据库用于研究视网膜图像中的血管分割，由40组图像组成。...下载地址：https://luna16.grand-challenge.org/download/ 3、右心室分割数据库(RVDS) 测量心脏功能第一步就依赖于心脏图像的心室分割。...相对左心室，右心室分割具有很大挑战性：在腔内存在与心机相似的信号强度；右心室是复杂的新月形，从基部到顶部一直变化；分割顶点图像的切片十分困难；患者的心室内形态和信号强度差异相当大，特别是病理改变的病历等...4、动脉粥样硬化斑块分割(APS) 颈动脉硬化是脑血管病变的主要危险因素，不稳定的颈动脉硬化斑块破裂脱落是脑梗死发生的重要机制。
通过使用 284335 名患者的数据训练深度学习算法，我们可以从两个独立的（12026 个患者、999 个患者）视网膜影像数据集中以极高的精度来预测心脑血管疾病的风险因素。...左图：眼睛后部影像，显示黄斑（中间的黑点）、视盘（右边的亮点）和血管（右边的深红线）。右图：灰色视网膜影像，深度学习算法使用的像素可以预测以绿色阴影（热图）突出显示的血压。...除了从视网膜影像预测各种风险因素（年龄、性别、吸烟、血压等）外，我们的算法在直接预测心脑血管疾病风险方面也相当准确。我们的算法使用整个影像来量化影像与心脏病发作或中风等疾病之间的关联。...给出两张视网膜影像，一张来自遭遇过心脑血管突发事件（例如心脏病突发）的患者（患心血管病 5 年以上），一张来自没有遭遇过的患者，我们的算法区分两者的 AUC 为 70%。...例如，我们的算法在预测血压时会更加关注血管，如上图所示。对医生来说，解释算法如何进行预测可能会让他们对预测的结果更有信心。此外，这也有助于为将来对 CV 风险与视网膜的科学研究提供建设性假设。
结果表明，人们可以从每个眼科诊所和眼科诊所提供的视网膜成像中识别出未来心肌梗死的高危患者。 一、研究背景 1. 心血管疾病(CVD)是全球死亡和社会经济负担的主要原因。...心血管成像通常在二级保健中进行，而且相对昂贵，限制了其在不发达国家和发展中国家的可用性。 3. 视网膜图像(包括主要血管的细节)现在在验光和眼科实践中是常规获得的，而且相对便宜。 4....除了风险预测外，视网膜图像还与心血管表型相关，如左心室尺寸和质量。视网膜图像可以预测心血管危险因素，如年龄、性别、吸烟状况、收缩压和主要心脏不良事件，由视盘或视网膜血管等解剖特征驱动。...这突出了利用视网膜图像评估心血管疾病风险的潜力。 二、模型与方法 2.1 患者数据集和人口统计数据 本研究使用了来自UKB队列的CMR图像(舒张末期短轴视图)、视网膜图像和人口统计学数据。...这些心脏指数的计算来自于使用商用cvi42后处理软件生成的人工描述，以及使用Attar及其同事[1]提出的方法自动生成的分割。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
