英国生物银行OCT数据
大规模视网膜OCT影像与眼科变量，可用于脉络膜和视网膜研究，由UK Biobank提供，来自UK Biobank Community数据库，数据格式为图像，包含85000条数据，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
英国生物银行OCT数据
【一句话概览】
英国生物样本库在基线评估中，约85000名参与者接受了视网膜光学相干断层扫描成像，使用的是TOPCON 3D OCT 1000 Mk2设备。相关数据详情可通过链接查阅。英国生物样本库眼与视觉联盟汇集了眼与视觉研究和治疗领域的广泛专家，更多信息可通过下方第三方网站链接了解，该网站不由英国生物样本库管理（来源 community.ukbiobank.ac.uk）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Optical Coherence Tomography data》。
【数据内容】
源站原始描述：Approximately 85,000 participants underwent Optical Coherence Tomography imaging of the retina (using the TOPCON 3D OCT 1000 Mk2) at the baseline assessment. More information on these data can be found here. The UK Biobank Eye and Vision Consortium has brought together a wide range of experts in eye and vision research and treatment. Click on the hyperlink below to find out more - please note, this is a third party website and not managed by UK Biobank: UK Biobank Eye & Vision Consortium
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：在基线评估中，大约有85,000名参与者接受了视网膜光学相干断层扫描成像（使用TOPCON 3D OCT 1000 Mk2）。有关这些数据的更多信息，请参见此处。英国生物银行眼与视觉联盟汇集了眼与视觉研究和治疗领域的广泛专家。点击下方超链接了解更多信息——请注意，这是一个第三方网站，不由英国生物银行管理：英国生物银行眼与视觉联盟
【主题与分类】
主题标签：Optical Coherence Tomography、retina、eye、vision、imaging、UK Biobank。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://community.ukbiobank.ac.uk/hc/en-gb/articles/15467867725853-Optical-Coherence-Tomography-data
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://community.ukbiobank.ac.uk/hc/en-gb/articles/15467867725853-Optical-Coherence-Tomography-data
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
大规模视网膜OCT影像与眼科变量，可用于脉络膜和视网膜研究。
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。
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