Retinal blood vessel measurement

资 源 简 介

Retinal blood vessel measurement

详 情 说 明

视网膜血管测量在医学图像处理和眼科诊断中发挥着重要作用，主要用于评估血管的健康状况及其与疾病（如糖尿病视网膜病变或高血压）的关联。精确的血管测量可以帮助医生及早发现异常变化，从而进行干预治疗。

传统的血管测量方法通常依赖人工标记或半自动工具，但这些方法耗时且易受主观影响。近年来，基于计算机视觉和机器学习的追踪算法显著提高了测量的准确性和效率。这些算法能够自动识别血管路径，计算血管宽度、分支角度及弯曲度等关键参数。

追踪算法的优势 自动化处理：减少人工干预，提高分析速度。 高精度：利用边缘检测、形态学运算或深度学习模型（如U-Net）提升血管分割的准确性。 动态适应性：可处理不同成像质量（如低对比度或噪声干扰）的视网膜图像。

未来，随着深度学习技术的进步，视网膜血管测量有望进一步优化，例如结合光学相干断层扫描（OCT）等更先进的成像技术，实现更细致的血管结构分析。