黄斑OCT数据集
该数据集为开放获取的视网膜OCT数据集，包含来自821名患者的2064张高分辨率OCT B扫描图像，使用Optovue Avanti RTVue XR系统以黄斑中心凹为中心进行光栅扫描采集
基本信息
资源简介
黄斑OCT数据集
Macular OCT data
该数据集为开放获取的视网膜OCT数据集，包含来自821名患者的2064张高分辨率OCT B扫描图像，使用Optovue Avanti RTVue XR系统以黄斑中心凹为中心进行光栅扫描采集。图像覆盖年龄相关性黄斑变性、糖尿病性黄斑水肿、视网膜前膜、正常、视网膜动脉阻塞、视网膜静脉阻塞及玻璃体黄斑界面疾病七个诊断类别，每张图像关联临床与影像元数据，适用于深度学习、疾病分类、罕见病分析及患者感知的视网膜影像研究（来源 Kaggle，MIT 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-08-04。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：OCTDL（用于基于图像的深度学习方法的光学相干断层扫描数据集）是一个开放获取的视网膜OCT数据集，包含来自821名患者的2,064张高分辨率OCT B扫描图像。图像使用Optovue Avanti RTVue XR系统采集，以黄斑中心凹为中心进行光栅扫描。该数据集包括七个诊断类别：年龄相关性黄斑变性（AMD）、糖尿病性黄斑水肿（DME）、视网膜前膜（ERM）、正常（NO）、视网膜动脉阻塞（RAO）、视网膜静脉阻塞（RVO）和玻璃体黄斑界面疾病（VID）。每张图像关联临床和影像元数据，使该数据集适用于深度学习、疾病分类、罕见病分析和患者感知的视网膜影像研究。| 标签 | 疾病 | 图像 | 患者 | | ----- | -------------------------------- | -----: | -------: | | AMD | 年龄相关性黄斑
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 4.63 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、classification、english、healthcare、russia。本站分类：眼病/视网膜前膜。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/deepakraje/macular-oct-data
使用许可：MIT。
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。
需登录公开下载
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://kaggle.com/datasets/deepakraje/macular-oct-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:
数据集大小约 407.3 MB。
数据说明
Deepakraj E (2026). Macular OCT data [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/deepakraje/macular-oct-data
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
