彩色眼底照片多眼底疾病计算机辅助诊断数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04723160

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：糖尿病视网膜病变、视网膜静脉阻塞、视网膜动脉阻塞、中心性浆液性脉络膜视网膜病变、病理性近视、视网膜色素变性、视网膜前膜、黄斑裂孔。作为一项前瞻性临床试验，本研究采用多中心、盲法阅片、自身对照及优效性检验设计。共选取来自750名需接受眼底检查个体的1，500张视网膜眼底图像（每只眼一张图像）。随后，本研究设立了试验组与对照组。试验组中，眼科医生借助辅助软件（MCS）进行图像阅片。相比之下，对照组中的相同工作由眼科医生独立完成。同时，金标准由资深眼科医生协作获得。将两组的诊断结果与金标准诊断结果进行比较，从而研究者能够评估该辅助软件在诊断中的安全性和有效性。本研究的主要终点是试验组一致率的优效性。

如果一幅图像的诊断结果与参考标准给出的阴性结果一致，或揭示出参考标准所指出的任一病症，则该诊断是一致的。一致率是指所有相关图像中获得一致诊断的比率。设计一个对照组，每位医生对每幅图像进行阅读和诊断，并最多给出3种可能的病症。在试验组中，医生在该软件的辅助下完成同样的工作。试验组和对照组的研究人员相同，均选自具有1~3年经验的眼科医生。每幅眼底图像的参考标准由来自5个中心的视网膜专家/研究员共同给出。如果在建立参考标准过程中对任何图像无法达成完全共识，则由协和中心的研究人员担任仲裁者。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。