高分辨率视网膜矩阵成像的计算运动与像差校正数据
主题标签：视网膜成像、矩阵成像、运动校正、像差校正、光学数据、代码、眼及附器疾病。本数据集为眼及附器疾病领域公开数据集，由Zenodo提供，主题涵盖视网膜成像。
![High-resolution retinal matrix imaging via computationalmotion and aberration correction [data]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/161489.jpg)
基本信息
资源简介
高分辨率视网膜矩阵成像的计算运动与像差校正数据
该数据集英文名为“High-resolution retinal matrix imaging via computational motion and aberration correction [data]”，在眼及附器疾病分类下归入“其他”类别，来源站点为 doi.org，由 Zenodo 机构发布，发布时间为 2026 年。数据集围绕视网膜成像、矩阵成像、运动校正与像差校正等主题，包含相关光学数据与代码，对应一篇题为“High-resolution retinal matrix imaging via computational motion and aberration correction”的文章。作者包括 Puyo, Leo、Melt, Aymeric、Barolle, Victor、Boccara, Claude 与 Aubry, Alexandre。数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，面向眼及附器疾病领域的公开使用。
【数据集背景】
该数据集对应一篇研究文章，文章标题为“High-resolution retinal matrix imaging via computational motion and aberration correction”，作者为 Aymeric Melt、Léo Puyo、Victor Barolle、Claude Boccara、Greon Hüttmann 与 Alexandre Aubry，年份为 2026。数据集主题标签涵盖视网膜成像、矩阵成像、运动校正、像差校正、光学数据、代码以及眼及附器疾病。从主题构成看，该数据集服务于视网膜高分辨率矩阵成像相关研究，涉及计算运动校正与像差校正方法，属于眼及附器疾病领域中的公开数据资源，由 Zenodo 提供。
【数据内容】
该数据集包含光学数据与代码，用于支撑上述文章的研究内容。主题标签明确列出“光学数据”与“代码”两类内容，并涉及视网膜成像、矩阵成像、运动校正与像差校正等方向。除光学数据与代码这一总体说明外，源站未提供更细的数据文件清单、数据规模、格式或变量说明。
【采集与来源】
数据集来源站点为 doi.org，发布机构为 Zenodo，发布时间为 2026 年。源站描述说明该仓库包含对应文章的光学数据与代码。关于具体采集设备、采集对象、采集地点与采集流程，源站未提供。
【适用场景】
依据主题标签，该数据集适用于视网膜成像、矩阵成像、运动校正与像差校正相关的研究与开发场景，也可用于眼及附器疾病领域的公开数据使用。由于包含光学数据与代码，可用于复现或验证对应文章中的计算运动校正与像差校正方法。除上述方向外，源站未提供更具体的适用场景说明。
【使用方法】
数据集以光学数据与代码的形式提供，使用者可依据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可获取并使用。关于代码运行环境、依赖项、数据读取方式与具体操作步骤，源站未提供。
【质量与限制】
数据集由 Zenodo 发布，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，来源站点为 doi.org。关于数据质量评估、精度指标、覆盖范围与已知限制，源站未提供。
【引用与许可】
使用该数据集时应引用对应文章“High-resolution retinal matrix imaging via computational motion and aberration correction”，作者为 Aymeric Melt、Léo Puyo、Victor Barolle、Claude Boccara、Greon Hüttmann 与 Alexandre Aubry，年份为 2026。数据集许可为 Creative Commons Attribution 4.0 International，使用时需遵循该许可的署名要求。数据来源站点为 doi.org，发布机构为 Zenodo。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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://doi.org/10.5281/zenodo.23345183
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 15.03 GB。
数据说明
本仓库包含文章《通过计算运动与像差校正实现高分辨率视网膜矩阵成像》的光学数据和代码。作者：Aymeric Melt、Léo Puyo、Victor Barolle、Claude Boccara、Greon Hüttmann、Alexandre Aubry。年份：2026。
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
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