用于眼内肿瘤智能诊断的超广角眼底图像数据集

2031张超广角眼底图像,包含五种眼内肿瘤及正常样本,用于眼内肿瘤智能诊断。

Ren, Hui; Zhang, Guoming; Zhao, Xinyu; Zhang, Yulin; Sun, Yue; Sun, Jie; Chen, ShaobinRen, Hui; Zhang, Guoming; Zhao, Xinyu; Zhang, Yulin; Sun, Yue; Sun, Jie; Chen, Shaobin
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2025-08-30 更新
浏览 18
医学影像intraocular tumorsartificial intelligence algorithm (AI)
An ultra-wide-field fundus image dataset for intelligent diagnosis of intraocular tumors

基本信息

模态
医学影像
大小
1.972564339 GB
许可
CC BY
创建/更新时间
2025-08-30
版本
v1

资源简介

用于眼内肿瘤智能诊断的超广角眼底图像数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《An ultra-wide-field fundus image dataset for intelligent diagnosis of intraocular tumors》。配套论文《An ultra-wide-field fundus image dataset for intelligent diagnosis of intraocular tumors》发表于 Scientific Data(2025),DOI:10.1038/s41597-025-05864-2。源站首次发布:2025-08-30。

【数据内容】

源站原始描述:This dataset consisted of 2,031 ultra-wide-field fundus images, encompassing five distinct types of intraocular tumors and normal images. It is provided as a zipped file containing six subfolders, each corresponding to a specific category: Normal, Choroidal Hemangioma (CH), Retinal Capillary Hemangioma (RCH), Choroidal Osteoma (CO), Retinoblastoma (RB), and Uveal Melanoma (UM). Each subfolder includes all the fundus images belonging to its respective category. The dataset is designed to facilita…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 1.97 GB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.27986258.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Cancer Diagnosis、Ophthalmology。主题标签:intraocular tumors、artificial intelligence algorithm (AI)。

【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://springernature.figshare.com/articles/dataset/An_ultra-wide-field_fundus_image_dataset_for_intelligent_diagnosis_of_intraocular_tumors/27986258

使用许可:CC BY(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Zhang, Guoming; Sun, Jie; Zhao, Xinyu; Chen, Shaobin; Zhang, Yulin; Ren, Hui; et al. (2025). An ultra-wide-field fundus image dataset for intelligent diagnosis of intraocular tumors. figshare. Dataset

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "UWF Fundus Images of Intraocular Tumors.rar" "https://ndownloader.figshare.com/files/51055511"

文件清单

  • UWF Fundus Images of Intraocular Tumors.rar(1.97 GB)

文件总体积 1.97 GB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

This dataset consisted of 2,031 ultra-wide-field fundus images, encompassing five distinct types of intraocular tumors and normal images. It is provided as a zipped file containing six subfolders, each corresponding to a specific category: Normal, Choroidal Hemangioma (CH), Retinal Capillary Hemangioma (RCH), Choroidal Osteoma (CO), Retinoblastoma (RB), and Uveal Melanoma (UM). Each subfolder includes all the fundus images belonging to its respective category. The dataset is designed to facilitate the development of AI algorithms aimed at automating the detection of intraocular tumors.

许可

CC BY

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.27986258.v1(source: https://springernature.figshare.com/articles/dataset/An_ultra-wide-field_fundus_image_dataset_for_intelligent_diagnosis_of_intraocular_tumors/27986258)。

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