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眼底图像


合作方:北京市同仁医院/北京同仁眼科中心


目的:

        设计并实现新型的深度学习模型探究眼底图像和全身性疾病的相关性;探究高质量高分辨率的眼底图像的动静脉分割以及血管树分级算法。


难点:

        不同中心不同设备不同拍摄流程对拍摄得到的眼底图像的预处理带来了困难;全身性疾病相关特征(比如出血点和微血管瘤)在眼底图像上的表达不明显,需要对应的处理;应用于医学图像的深度学习模型需要可靠的可视化手段来进行模型的验证。


数据介绍:

        主要由北京市同仁医院提供的,来自中国、俄罗斯、美国和印度等不同国家和区域的不同人种的眼底图像数据集。