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从视网膜眼底图像中提取血管 参见项目演示： 进行该研究项目是为了对视网膜图像中的血管进行比较研究。 视网膜血管的分割以及视网膜血管的不同形态属性（例如宽度，长度，分支模式，曲折度和角度）的描绘用于各种眼科和心血管疾病的筛查，治疗，诊断和评估例如糖尿病，动脉硬化，高血压和脉络膜新生血管形成。 对于视网膜图像镶嵌合成以及多峰或时间图像配准，已经使用了视网膜图的自动生成和分支点的提取。 脉管系统的自动检测和分析可以帮助眼科医生实施糖尿病性视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿的筛查程序。 它还可以帮助研究高血压性视网膜病变与血管曲折之间的关系，计算机辅助激光手术以及与高血压诊断有关的血管直径测量。 为此项目执行了以下任务。 •受过训练的CNN架构（修改了著名的U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络），用于血管分割。 •通过AUC-ROC（接收器工作特性下的面积）性能测量指标来测量视网膜血管分割性能

心房纤颤检测血液压力监测仪示波法 该项目是一种采用示波法的电子血压计研究平台，包括SBP和DBP估计算法，心房颤动检测算法，校正曲线，用于微调BP算法的GUI工具等，这仅是研究用途。 血压测量示波法 示波法于1876年首次被证实，它涉及观察血压计袖带压力的波动，该波动是由血流的振荡引起的。它采用了血压计袖带，与听诊法一样，但是带有一个电子压力传感器（换能器）观察袖带压力的波动，电子设备自动对其进行解释，以及袖带的自动充气和放气。 压力传感器应定期校准以保持精度。 对相关解剖学，生理学和物理学的新分析揭示了袖带压力振荡产生的潜在机制，以及从任何个体的振荡包膜中提取收缩压和舒张压的方法。 可以从包膜形状中提取出受压动脉段的刚度特征，以创建个性化的数学模型。 使用可能的收缩压和舒张压值矩阵对模型进行测试，观察和预测的包络函数之间的最小最小二乘方差表明测试矩阵内收缩压和舒张压的最佳拟合选择。

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网上血库 一个用于管理献血者和接受者的开源项目。 此网络应用程序可以按特定血型搜索尼泊尔不同地区或地方级别的捐献者。 用法 首先，克隆这个项目， git clone https://github.com/mearjunsingh/online-blood-bank.git 然后进入那个文件夹， cd online-blood-bank 现在确保你已经安装了 python。 在虚拟环境中安装 Python 项目是最佳实践。 要安装和创建虚拟环境， pip install virtualenv virtualenv venv 现在激活virtualenv， 在窗口中venv\Scripts\activate 在 Linux 中 source venv/bin/activate 然后安装依赖。 要做到这一点， pip install -r requirements.txt 现在

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该数据集包含12,500个血细胞增强图像（JPEG），并带有伴随的细胞类型标签（CSV）。每种4种不同的细胞类型大约有3,000张图像，这些图像分为4个不同的文件夹（根据细胞类型）。基于血液的疾病的诊断通常涉及识别和表征患者的血液样本，因此检测和分类血细胞亚型的自动化方法具有重要的医学应用。 Blood Cell Images_datasets.txt Blood Cell Images_datasets.zip

全血细胞计数（CBC）数据集 数据集包含360个血液涂片图像及其注释文件，这些图像分为Training ， Testing集和Validation集。 训练文件夹包含300张带注释的图像。 测试和验证文件夹都包含60张带有注释的图像。 我们已经对进行了一些修改，以准备此CBC数据集，其中一些图像注释文件包含的红细胞（RBC）低于实际值，并且一个注释文件完全不包含任何RBC，尽管细胞涂片图像包含RBC。 。 因此，我们清除了所有错误文件，并将数据集分为三部分。 在360个涂片图像中，首先将300个带有注释的血细胞图像用作训练集，然后将60个带有注释的图像中的其余图像用作测试集。 由于数据不足，训练集的一个子集用于准备包含60个带注释图像的验证集。 纸 修改并准备好的数据集以 :link: 如果您使用此数据集，请引用本文： @article{alam2019machine, title={

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