视网膜水肿是一种眼部疾病，严重时会导致视力下降从而影响正常的生活。现在医学使用OCT（光学相干断层成像）辅助医生对视网膜水肿的判断。尽早的发现水肿症状，能够对疾病的治疗起到关键性作用。

本仓库基于用SegNet进行语义分割。

• NumPy
• Tensorflow
• Keras
• OpenCV

自动分割OCT视网膜图像中的三种水肿病变区域：视网膜色素上皮脱离（PED）、视网膜下水肿（SRF）和视网膜水肿区域（REA）:

按照 说明 下载 眼底水肿病变区域自动分割 数据集，放在 data 目录内。

执行下述命令提取训练图像(训练集：70x128=8960 张，验证集：15x128=1920 张，测试集：15x128=1920 张)：

$ python pre_process.py

如果想可视化训练过程，可执行：

$ tensorboard --logdir path_to_current_dir/logs

下载 预训练模型 放在 models 目录，然后执行:

$ python demo.py

输入	输出	输入	输出

$ python data_generator.py

输入	输出	输入	输出