自动段2 d视网膜血管:
暂时中断视网膜图像窗口与相应的手动分割
训练图像窗口PCA-reduced向量的手动分割使用卷积神经网络(CNN)
演绎一个字典的通过将一套新的采样窗口转换为PCA-reduced向量使用(CNN)和把他们相应的手动分割
段新的视网膜图像窗口像素:
通过所有的窗户,包括像素到训练网络
字典的最近邻搜索得到的向量
获得相应的手动分割
采取相对应的像素在手动分割目标像素的位置
获得像素值的平均值
段整个视网膜图像window-by-window使用概率跟踪方法,搜索already-segmented-areas选择下一个分割窗口
改善之前的血管分割方法:
改善血管分割使用陶瓷领域的精度比其他方法
改进速度相比,血管分割使用船舶跟踪使用陶瓷领域完整的分割。这是因为不是每个像素分割,单个像素需要大量的时间。
通过aaronwu@ucla.edu联系我如果你想要结果的例子或有问题(代码可以混淆)
引用作为
亚伦·吴(2022)。深船跟踪:通过深度学习广义概率的方法(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/54238-deep-vessel-tracking-a-generalized-probabilistic-approach-via-deep-learning), MATLAB中央文件交换。检索。
MATLAB版本兼容性
创建R2012a
兼容任何释放
