用于眼底照相中视网膜前膜检测的深度学习模型数据集

包含视网膜前膜患者彩色眼底照片的数据集,用于训练深度学习检测模型。

MendeleyMendeley
DataCite Commons
2025-05-01 更新
浏览 19
医学影像视网膜前膜眼底图像
Development of a deep learning model for epiretinal membrane detection in fundus photography

基本信息

模态
医学影像
大小
0.00142575 GB
创建/更新时间
2025-05-01
版本
v1

资源简介

用于眼底照相中视网膜前膜检测的深度学习模型数据集

【一句话概览】

本数据集是 Mendeley Data 公开的影像数据集,收录 20 个文件、合计 1.43 MB,可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Development of a deep learning model for epiretinal membrane detection in fundus photography》。源站首次发布:2023-07-31。

【数据内容】

源站原始描述:We retrospectively collected CFP (color fundus photography) data containing ERM (epiretinal membrane) from the eyecare healthcare center (B&VIIT Eye Center, Seoul, South Korea). We collected CFP images from the patients with ERM diagnosed with KCD code H3539 (IDC-10 code H35.379) . Sample anonymized CFP data with ERM was available at the publicly accessible repository. Files: 256 by 256 pixels fundus photographs with epiretinal membrane

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 1.43 MB。数据集 DOI:10.17632/jrgntpv8b8.1。

【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://data.mendeley.com/datasets/jrgntpv8b8

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/jrgntpv8b8

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    • 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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