DUKE大学OCT图像（Chiu_BOE_2014_dataset）积液分割图像，包括源文件（.mat）以及自己分割出的专家标注二值图。用于积液分割，机器学习训练数据源。 数据集原.mat文件可以自己用matlab处理，我这里用python代码解析出来的图片。

[MSDN].msdn_oct_2001 适用于vc++6.0，最后一个版本。分成7个文件上传

分析了OCT系统中某些导致图像畸变的因素,提出了相应的补偿算法——“相关峰值扫描重定位算法”。从图像的相关峰值位置函数中,将样品本身灰度特征的变化规律和畸变特征用数字滤波的方法分离开来。分析了噪声对相关运算的影响及用灰度门限抑制噪声的措施。讨论了算法的容错性,通过对重定位量加以限制,避免了严重错位引起的重定位阶跃失真。对算法存在的累积误差等局限性提出了改进建议。给出了畸变图像的恢复实例。

2.5D Platformer Engine v1.0(Oct 02,2017)u17.1+1.unitypackage

通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪声源进行分析,提出了一种将小波变换和分数阶积分结合的OCT图像去噪方法。先将OCT图像进行小波分解,获得不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对角三个方向的高频细节图像采用三种改进的分数阶积分Tiansi模板进行滤波,最后将低频近似图像与三个分数阶积分滤波后的高频细节图像合成,得到去噪后的图像。实验结果表明;该算法在有效降低OCT图像散斑噪声的同时,尽可能地保留了图像的细节;相比经典的去噪算法和单一的分数阶积分算法,本文算法的去噪效果较好。

最后一个支持vc6的mdsn版本，1.45GB完整安装版，效果很好，按F1可以自动查询。上传的是种子文件，下载速度非常快。我这里1MB以上，和你的网速有关。

relaynet_pytorch ReLayNet的PyTorch实施。 代码中仍然存在一些错误和问题，我们正在努力修复它们。 由Abhijit Guha Roy和Shayan Siddiqui（ ）编码 如果您出于任何学术目的使用此代码，请引用： A. Guha Roy，S。Conjeti，SPKKarri，D.Sheet，A.Katouzian，C.Wachinger和N.Navab，“ ReLayNet：使用完全卷积网络的黄斑光学相干层析成像的视网膜层和流体分割”，Biomed。 选择。 Express 8，3627-3642（2017）链接： ://arxiv.org/abs/1704.02161 享受！！ :)

多类图像分类器 将视网膜OCT图像分为4类之一-NORMAL，CNV，DME或DRUSEN 分析的目标和动机正如我们所知道的，人类的预期寿命空前高。 由于医疗用品，服务和技术的增加，人们的寿命比祖先长。 因此，由于与眼睛健康有关的退化作用主要随着年龄而增加，因此眼睛疾病增加。 伴随着这种情况，由于数字化，近来人类在屏幕前花费越来越多的时间，这进一步增加了眼睛黄斑变性的问题。 需要开发更有效，快速和简便的方法来检测眼部疾病。 该项目的动机是研究一种可以帮助眼科医生使用图像识别技术更准确，更快速地识别视网膜疾病的技术。 我们可以检测到最常见的眼部疾病，因为它们很常见，因此无需花费很多时间就可以检测出来。 该项目涉及的眼疾是 AMD（与年龄有关的肌肉变性）：这种疾病在老年人中很常见，并且是由于视网膜受损或组织死亡引起的。 在全球75岁以上的成年人中，约有35％患有AMD。 DR（非绝热性视网

散斑在OCT图像中既是信息载体，也是一种严重的噪声。针对OCT图像的这一特点，提出一种基于小波变换和维纳滤波相结合的OCT图像去噪方法。通过对OCT图像进行小波分解，得到四个不同频带的子图像，保持低频部分不变，对另外三个高频细节图像进行维纳滤波，将低频子图像和三个滤波后的高频细节子图像进行小波反变换，得到去噪后的图像。实验结果表明小波变换和维纳滤波相结合的方法对OCT图像有比较理想的去噪效果。

matlab灰色处理代码OCT_preprocess，tanh为婷 光学相干断层扫描（OCT）的预处理包括以下步骤： octSpectrailisReader将OCT图像转换为python可处理的nd-array，并在matlab.pyplot.imshow所示的第一层图像OCT图像中检索有用的信息： retinaDetect查找内部限制膜（ILM），内部段（IS），外部段（OS）和Bruch膜（BM）的边界所示图像上的三行是ILM，ISOS（IS和OS的组合）和BM代码检测到的边界： 对图像进行归一化后，normalizeOCT对OCT图像进行归normalizeOCT化并减少噪声，灰度图像如下所示： retinaFlatten根据retinaDetect中的返回值计算retinaDetect并使用BM作为基线展平图像。 灰度和RGB两种形式的最终图像：