基于深度学习的眼底图像分割MATLAB实现

资源摘要信息:"图片分割matlab代码-MNet_DeepCDR:TMI2018代码“基于多标签深度网络和极坐标变换的联合光盘和杯分割”" 知识点详细说明: 1. 图片分割与深度学习应用： 图片分割是计算机视觉领域的一个核心任务，它涉及到将图像分割成多个部分或对象，每个部分都具有其特定的标签或类别。在本资源中，提到的图片分割任务特指在医学图像处理领域中的应用，即从眼底图像中准确分割出视盘（optic disc，OD）和视杯（optic cup，OC）。 2. 多标签深度网络（MNet）： 多标签深度网络是一种神经网络，用于处理具有多个类别标签的图像分割问题。在本研究中，MNet被用于同时识别和分割出眼底图像中的视盘和视杯区域。 3. 极坐标变换： 极坐标变换是一种数学变换方法，它将笛卡尔坐标系中的点转换到极坐标系中。在图像处理中，极坐标变换常用于分析具有旋转对称性的图像结构，如眼底图像中的视盘和视杯。它有助于简化图像中的几何特征，使其更容易被深度网络理解和处理。 4. TensorFlow与Keras框架： TensorFlow是一个开源的机器学习库，而Keras是一个高级神经网络API，能够运行在TensorFlow之上。Keras可以使用TensorFlow作为后端引擎，提供了一种更简洁、更快速的模型构建和训练方式。在本资源中，使用的是TensorFlow 1.14版本。 5. Matlab与深度学习： Matlab是MathWorks公司开发的一款数值计算软件，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。在深度学习领域，Matlab提供了深度学习工具箱，能够设计、训练和部署深度神经网络。本资源中的Matlab代码用于执行椭圆拟合和计算杯盘比（CDR），这是评估青光眼严重程度的一个重要指标。 6. 椭圆拟合： 在图像分割领域，椭圆拟合通常用于模型化和提取特定形状的图像特征，如视盘和视杯的边缘。通过拟合椭圆，可以更精确地确定这些结构的边界和形状。 7. 杯盘比（CDR）计算： 杯盘比是眼底检查中评估青光眼风险的一个重要参数，它通过比较视杯与视盘的面积比来计算。一个高的CDR值通常与青光眼的发展相关联。 8. 使用PDollar工具箱： PDollar工具箱是一个开源的图像处理工具箱，包含了大量的图像处理功能。在本资源中，PDollar工具箱被用来进行图像的椭圆拟合和CDR计算。 9. 系统环境配置： 为了运行本资源提供的Matlab代码和Python脚本，用户需要按照项目首页说明安装必要的依赖项和套件。需要注意的是，OpenCV需要单独安装，这是因为项目可能涉及到一些特定的图像处理功能。 10. SciPy库及其版本问题： SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，它支持数组操作、统计、优化、积分以及线性代数等功能。资源中提到，由于SciPy 1.3.0中删除了SciPy 1.0.0中的“scipy.misc.imresize”函数，导致原始训练模型“Model_MNet_REFUGE.h5”不适用。这说明用户在处理图像时需要注意软件版本的兼容性和一致性。 11. 可用性与更新： 本资源提供了名为“Step_3_MNet_test.py”的Python脚本，用户可以直接用它测试任何新图像。同时，“REFUGE_result”文件夹包含了验证和测试结果，可供用户参考。资源还提到了基于当前模型的最新方法：CE-Net和AG-Net，用户如果有兴趣可以从眼底图像中分割椎间盘/杯，可以考虑使用这些更先进的方法。 以上是根据提供的文件信息，关于"图片分割matlab代码-MNet_DeepCDR:TMI2018代码“基于多标签深度网络和极坐标变换的联合光盘和杯分割”"的知识点总结。