多影像模态眼底图像血管分割系统

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基本信息

案例ID：236103

技术顾问：grimmmm - 1年经验 - 南方科技大学

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项目名称：多影像模态眼底图像血管分割系统

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

多影像模态眼底图像血管分割系统

眼底血管分割与定量分析系统：前端 Vue 3 + Vite 单页应用，支持图片拖拽/上传、模态切换（CFP/OCTA）、低质量增强模式、历史记录管理和分割结果可视化（原图/掩膜/叠加）。
后端 Spring Boot REST 网关（/api/vessel/predict），负责文件校验、参数转发；通过 RestTemplate 调用 Python 推理服务，解耦前端与模型，支持 MB 级医学图像表单上传。
Python FastAPI 推理服务（PyTorch + RetinaMAE），预加载 CFP/OCTA 及低质量权重，完成预处理、分割推理、后处理（骨架化/连通域），输出 Base64 图与定量指标：血管密度、长度密度、区域数、分形维数等。
算法细节：320×320 归一化预处理，Sigmoid + 阈值生成掩膜，骨架化用于长度密度，Box-Counting 估算分形维数，叠加图使用遮罩高亮血管。
工程亮点：前后端分离、跨域配置、表单/内容类型校验、异常处理与提示；多模型缓存加载与设备自适应（CPU/GPU）；历史记录前端内存管理，体验流畅。

模型训练部分使用MAE框架预训练＋DINOUnet和少量眼底血管分割数据迁移学习完成。