OCT图像的分割(AMD）数据集
这是一个针对老年性黄斑变性（AMD）的光学相干断层扫描（OCT）医学影像数据集，包含来自384名受试者的38,400个B扫描图像及其黄斑区域的分割边界标注。数据集以图像模态为主，主要用于视网膜层自动分割算法研究、AMD定量分类模型的开发以及眼科疾病的计算机辅助诊断，为医学图像处理和眼科疾病分析提供重要的标注数据支持。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于老年性黄斑变性（AMD）研究的医学影像数据集，主要包含光学相干断层扫描（OCT）图像及其分割标注。数据集包含来自269名AMD患者和115名正常受试者的38,400个B扫描图像，每个图像均以黄斑中心为中心、直径为5mm的区域提供了对应的分割边界。数据来源于A2A SD-OCT研究项目，通过Bioptigen系统采集，并经过伦理审查和知情同意。该数据集主要用于AMD的定量分类、视网膜层分割算法研究以及眼科疾病的计算机辅助诊断。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.payititi.com/opendatasets/show-7696.html
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
该数据集是一个用于老年性黄斑变性（AMD）研究的医学影像数据集，主要包含光学相干断层扫描（OCT）图像及其分割标注。数据集包含来自269名AMD患者和115名正常受试者的38,400个B扫描图像，每个图像均以黄斑中心为中心、直径为5mm的区域提供了对应的分割边界。数据来源于A2A SD-OCT研究项目，通过Bioptigen系统采集，并经过伦理审查和知情同意。该数据集主要用于AMD的定量分类、视网膜层分割算法研究以及眼科疾病的计算机辅助诊断。
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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