视网膜检测

使用 MATLAB 模拟视网膜波扩散模型

在眼底图像分析中，深度神经网络（CNN）已被广泛用于糖尿病视网膜病变检测。将介绍如何利用深度学习技术和MATLAB实现自动化的糖尿病视网膜病变识别流程。请在有任何疑问时联系电子邮件：josemebin@gmail.com 或 电话：+91 9994444414。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多个领域的Matlab仿真应用，使得视网膜血管检测技术更加精准和高效。

此脚本由Tyler L. Coye (2015)开发，所有权归天普大学医学博士生所有。自发布以来，已有超过6,000次下载。虽然时间有限，但大量使用此算法的研究论文证明了其在研究中的重要性。欢迎有兴趣的人士与作者共同进一步完善该算法。

retinaMaps 算法使用分割数据描述视网膜色素上皮 (RPE) 和布鲁赫膜 (BM) 之间的空间。它提供 ETDRS 子域对应的面积和体积值。使用 retinaMaps 前，需要先执行 segPLEX（https://github.com/cnzakimuena/segPLEX）。处理后的文件夹（如 SamplePatient_01、SamplePatient_02 等）应包含一个“结果”子文件夹，将其放入“已处理”文件夹中，该文件夹应位于当前目录内。

眼单色像差的统计挺适合搞图像或医疗成像方向的朋友看一眼。文章用数据讲得明明白白：青光眼和糖尿病视网膜病变患者的高阶像差比正常人高出不少，分别是 2.9 倍和 1.8 倍。也就是说，如果你在做眼科成像、尤其是自适应光学相关的开发，这些参数能帮你搞清楚设备应该达到什么级别。文里还提到要用高阶的泽尼克多项式来校正像差——嗯，不是那种二阶三阶小打小闹的，是高于 8 阶的那种，系统精度得上得去。还有一点比较实用的是：波前校正器的行程需求也给出来了——青光眼要超 39μm，糖网病变要超 14μm。搞硬件调参时你至少心里有个谱。自适应光学系统不只是用在望远镜里，在眼科图像里也一样吃香，只不过面对的是活体人眼

异常检测技术的核心在于发现“不正常”的行为或者数据流。对前端来说，虽然不是直接对接这块，但理解这些概念，比如统计学方法、数据挖掘模型，对构建更安全的系统前端架构也蛮有的。尤其是你做管理后台、监控面板时，多数据可视化就靠这些底层逻辑撑着。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

matlab 的圆孔检测功能还蛮实用的，尤其你要做一些自动化检测或者图像识别相关的活，挺省事的。项目用的是MATLAB的图像工具箱，把一整套从预到结果导出的流程都跑通了，响应也快，代码也不复杂，适合你快速上手玩一玩。 图像预那块做得还不错，像灰度化、二值化这些基本操作都集成了，尤其是用滤波降噪那步，效果还挺的，能帮你把图像背景弄得干净点。后面的边缘检测环节也有好几种方法，比如你熟的Canny和Sobel都有支持，灵活选。 霍夫圆变换是检测圆孔的主力，用的是参数空间找峰值的思路，比较靠谱。你还能自己设定直径范围和圆度阈值，过滤一些乱入的假圆，这个自定义挺关键的。不然你图里一堆小干扰，结果就全乱了

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。