Duke BOE OCT数据集
Duke公开OCT体数据含健康、DME和干性AMD病例，由Duke University提供，来自Duke University数据库，数据格式为图像，包含45条数据，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
Duke BOE OCT数据集
【一句话概览】
该数据集来自论文 Srinivasan 等发表于 BioMedical Optics Express 的研究，用于从光学相干断层扫描图像中全自动检测糖尿病性黄斑水肿和干性年龄相关性黄斑变性。数据集包含使用 Spectralis SD-OCT 采集的 45 名患者的容积扫描，其中 15 名正常患者、15 名干性 AMD 患者和 15 名 DME 患者。如使用该数据集任何部分，请引用原论文（来源 people.duke.edu）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Srinivasan_BOE_2014》。
【数据内容】
源站原始描述：We have made the datasets used in the following paper available online. P. P. Srinivasan, L.A. Kim, P.S. Mettu, S.W. Cousins, G.M. Comer, J.A. Izatt, and S. Farsiu, "Fully automated detection of diabetic macular edema and dry age-related macular degeneration from optical coherence tomography images", BioMedical Optics Express, 5(10), pp. 3568-3577, 2014 This dataset consists of volumetric scans acquired from 45 patients: 15 normal patients, 15 patients with dry AMD, and 15 patients with DME usin…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们已将以下论文中使用的数据集在线提供。P. P. Srinivasan, L.A. Kim, P.S. Mettu, S.W. Cousins, G.M. Comer, J.A. Izatt, 和 S. Farsiu, “完全自动检测糖尿病性黄斑水肿和干性年龄相关性黄斑变性来自光学相干断层扫描图像”，BioMedical Optics Express, 5(10), 第3568-3577页, 2014年。该数据集包含从45名患者获取的体积扫描：15名正常患者，15名患有干性AMD的患者，以及15名患有DME的患者，使用Spectralis SD-OCT（海德堡工程公司）。如果您在相关论文中使用了此数据集的任何部分，请引用这篇论文。
【主题与分类】
主题标签：diabetic macular edema、dry age-related macular degeneration、optical coherence tomography、Spectralis SD-OCT、retina、volumetric scans。
【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：http://people.duke.edu/~sf59/Srinivasan_BOE_2014_dataset.htm
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。
暂未开放有偿下载
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：http://people.duke.edu/~sf59/Srinivasan_BOE_2014_dataset.htm
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
Duke公开OCT体数据含健康、DME和干性AMD病例。
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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