最近看到一篇硕士论文中所研究的内容，在算法上我想想用opencv来实现，故意记录一下。论文名称《基于彩色超声图像的血管内膜中层厚度测量算法的研究》，下面所述的内容部分都是摘要其中的内容。

本章提出一种基于经验模态分解的血管内膜中层厚度测量的方法并，它涉及一种基于希尔伯特黄变换的图像特征提取方法。它解决了当前有些图像特征提取方法无法分离特征层以改善提取精度的问题。与之前的方法相比具有精度更高的优点。算法结构如下图所示：   给我的感觉是分水岭算法前置的处理，这个算法我就没有去验证了。仅记录一下。

基于UNet的右心室分割 任务说明 利用UNet网络对RSCV数据集进行分割预测。 RSCV数据集简介：解压该数据集后，我们可以得到5个文件：一个训练集，两个测试集及其各自心内膜心外膜的坐标。 训练集中包含16个病人的目录，每个病人目录下有原始图像集合P0Xdicom，里面都是dcm文件；心内膜心外膜的坐标目录P0Xcontours-manual；以及人工标注的图像列表P0Xlist.tx