高分辨率视网膜成像

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01866371

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：Stargardts病、视网膜色素变性、年龄相关性黄斑变性、无脉络膜症、地图样萎缩。为了推进视网膜疾病的检测、诊断和治疗，需要在活体内研究正常和病变视网膜的形态与功能。本方案使用自适应光学扫描激光检眼镜（AOSLO）以单细胞分辨率无创地对正常和病变视网膜进行成像。本研究的主要目标是获取并分析视网膜的高分辨率图像，特别是通过对视锥光感受器镶嵌、视网膜血管及其他视网膜层进行成像。研究设计将涉及病例对照研究，其中病例随时间进行随访。7岁及以上的受试者可能被邀请参与。主要研究程序涉及使用AOSLO进行视网膜成像。主要终点是观察有和无视网膜疾病受试者之间视网膜图像的差异。这些变化将通过检查视锥光感受器镶嵌的细胞密度、大小、间距和规律性，以及检查其他视网膜层之间的差异来量化。

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。