Parámetros de dados para la segmentación de vasos sanguíneos del fondo de ojo
Primero, la imagen predicha se convierte en una imagen binaria de la siguiente manera: to_binary.py
Encuentre el coeficiente de los dados: dados = 2*(A∩B)/(A B).
En el modelo de máscara para predecir tumores cerebrales o lesiones cutáneas, generalmente clasificamos los píxeles de la imagen de la máscara como 1 o 0, es decir, si hay una máscara en el píxel, se declara como 1. , y si no hay máscara en el píxel, se declara como 0. Esta clasificación binaria de imágenes píxel por píxel se denomina "segmentación semántica".
Si intentamos identificar muchos objetos en una imagen, se llama "segmentación de instancias", que es una segmentación multiclase. Por ejemplo, en la visión de vehículos autónomos, los objetos se clasifican como automóviles, carreteras, árboles, casas, cielo, peatones, etc.
En la segmentación semántica (binaria) y la segmentación de instancias (multiclase), necesitamos una función de pérdida para calcular el gradiente.
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Las investigaciones muestran que diversas enfermedades oculares y cardiovasculares y cerebrovasculares tendrán diversos grados de impacto en los vasos sanguíneos de la retina, como deformaciones, sangrado, etc. Con la mejora del nivel de vida, la incidencia de estas enfermedades aumenta año tras año.
Clínicamente, el personal médico puede extraer vasos sanguíneos de la retina a partir de imágenes en color del fondo de ojo recogidas por un oftalmoscopio y luego diagnosticar dichas enfermedades analizando la morfología de los vasos sanguíneos. Sin embargo, debido a las limitaciones de la tecnología de adquisición de imágenes del fondo de ojo, a menudo hay una gran cantidad de ruido en la imagen y la estructura de los vasos sanguíneos de la retina es compleja y cambiante, lo que dificulta la segmentación de los vasos sanguíneos de la retina.
El método tradicional consiste en segmentar manualmente los vasos sanguíneos de la retina, lo que no sólo supone una gran carga de trabajo y requiere mucho tiempo, sino que también se ve gravemente afectado por factores subjetivos. Por lo tanto, el uso de tecnología informática para encontrar un algoritmo que pueda segmentar de forma rápida y precisa los vasos sanguíneos de la retina para lograr la extracción en tiempo real de las características de los vasos sanguíneos en las imágenes del fondo de ojo es de gran importancia para ayudar al personal médico a diagnosticar enfermedades oftálmicas, cardiovasculares y cerebrovasculares, etc. .