血管增强

该脚本使用Matlab自动检测并测量小鼠脑动脉的感觉诱发血管舒张，生成直径变化kymograph并计算直径变化百分比、基线直径和最大扩张百分比。

该程序实现了 2 种基于顶帽的血管分割算法，可通过“处理”菜单使用。需要输入彩色眼底图像和蒙版图像。如果需要将分割结果与人工分割图像（黄金标准）进行比较，还需输入黄金标准图像。可在批处理模式下批量打开图像、蒙版和黄金标准图像。

详细介绍了机器学习中温和增强（gentle boosting）的基本原理和算法，同时提供了相关的MATLAB程序和示例。文章还探讨了如何利用交叉验证来确定迭代次数。

Matlab Vascu Synth是一款模拟血管3D图像的软件，提供CA码生成功能。该软件生成一系列PNG图像，可用于测试3D图像分析或生成深度学习数据集。存储库包含克隆软件的简化安装说明和脚本。详细文档请参考官方链接。源代码来自于研究论文提供的vascu合成器C++源，经修改以输出PNG格式图像并增加文件名后缀以支持多于1000张图像堆栈。示例配置文件和Python脚本提供了配置文件生成和并行化运行的支持。

基于图像轮廓生成轴对称血管曲率因子图 本方法利用图像中轴对称血管的轮廓线 (I)，计算血管表面每个点的曲率因子，生成曲率因子图 (Mat)。 输入： I：二值边缘图像，表示图像中轴对称血管的边界曲线，其厚度接近一个像素，且相对于 Y 轴对称。 输出： Mat：双精度矩阵，大小与输入图像 I 相同，表示图像中血管区域内每个点的曲率因子 (F)。 应用： 可用于调整容器表面的反射，识别透明容器中的材料。

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

为 PowerDesigner 16 用户提供辅助工具，版本 16.3514 验证有效。

这个函数根据Frangi (2001)的方法，使用Hessian的特征向量来评估图像区域可能包含血管或其他脊状结构。它支持2D图像和3D体积。3D方法包括一个C代码文件，用于快速计算图像Hessian矩阵的特征向量和特征值。首先使用“mex eig3volume.c”编译这段代码来尝试示例。在二维示例中，它可检测X射线图像中的血管，在3D示例中，它可检测CT体积中的主动脉支架。

三维图像的血管效果，确实挺炫。用的是 Matlab 搞定的，还蛮实用，尤其在做医学图像可视化时，能一眼看清结构层次。作者提了个建议——for i=1:5:512, for j=1:5:512，这么写虽然采样少了点，但速度快不少，做预览图或者快速测试方便。 直接用rotate3d，或者点一下figure窗口上的旋转按钮，手动旋图也行；你要是懒得动手，也可以写段小脚本搞定三个方向（xoy、xoz、yoz）的投影图。对了，记得别追求太高精度，采样太密三维重建会慢得要命。 如果你对三维图像建模和可视化比较感兴趣，可以顺手看看这几个相关资源，还挺多干货的： Matlab 三维图形绘制及图像基础

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