标记眼科超声数据集
包含4858张眼科超声图像及中文报告，涵盖15种眼内疾病，支持跨模态学习与报告生成。
基本信息
资源简介
标记眼科超声数据集
【一句话概览】
该数据集收集了中国沈阳一家眼科医院2018年2417名患者的超声图像、血流信息和检查报告三种模态数据，患者信息已去标识化。据称这是唯一同时包含三种模态信息的眼科数据集，含4858张图像及对应自由文本报告，描述15种眼内疾病典型影像表现及解剖位置，每张图像显示三条特定动脉的三种血流指标共九个参数值。报告由眼科医生临床撰写，适用于跨模态深度学习模型生成医学报告，实验表明其适合训练跨模态医学数据监督模型（来源 arXiv）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《arXiv Query: search_query=&id_list=2407.18667v1&start=0&max_results=1》。源站首次发布：2024-07-26。
【数据内容】
源站原始描述：Ultrasound imaging reveals eye morphology and aids in diagnosing and treating eye diseases. However, interpreting diagnostic reports requires specialized physicians. We present a labeled ophthalmic dataset for the precise analysis and the automated exploration of medical images along with their associated reports. It collects three modal data, including the ultrasound images, blood flow information and examination reports from 2,417 patients at an ophthalmology hospital in Shenyang, China, durin…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：超声成像能够揭示眼部形态，助力眼疾的诊断与治疗。然而，解读诊断报告需专业医师。我们提供了一套标注的眼科数据集，旨在精确分析及自动化探索医学图像及其相关报告。该数据集汇集了来自中国沈阳一家眼科医院2018年间2，417名患者的三模态数据，包括超声图像、血流信息及检查报告，其中患者信息已去标识化以保护隐私。据我们所知，这是唯一同时包含这三种模态信息的眼科数据集。它逐步包含了4，858张图像及相应的自由文本报告，这些报告描述了15种眼内疾病的典型影像学表现及相应的解剖位置。每张图像展示了三种特定动脉处的三类血流指标，即九个参数值，用以描述血流分布的频谱特征。报告由眼科医生在临床诊疗过程中撰写。此数据集应用于基于跨模态深度学习模型生成医疗报告。实验结果表明，我们的数据集适于训练涉及跨模态医疗数据的监督模型。
【主题与分类】
主题标签：cs.CV。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://arxiv.org/abs/2407.18667v1
下载信息
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使用方式
数据集说明
标记眼科超声数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2407.18667v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:Ultrasound imaging reveals eye morphology and aids in diagnosing and treating eye diseases. However, interpreting diagnostic reports requires specialized physicians. We present a labeled ophthalmic dataset for the precise analysis and the automated exploration of medical images along with their associated reports. It collects three modal data, including the ultrasound images, blood flow information and examination reports from 2,417 patients at an ophthalmology hospital in Shenyang, China, during the year 2018, in which the patient information is de-identified for privacy protection. To the best of our knowledge, it is the only ophthalmic dataset that contains the three modal information simultaneously. It incrementally consists of 4,858 images with the corresponding free-text reports, which describe 15 typical imaging findings of intraocular diseases and the corresponding anatomical locations. Each image shows three kinds of blood flow indices at three specific arteries, i.e., nine parameter values to describe the spectral characteristics of blood flow distribution. The reports were written by ophthalmologists during the clinical care. The proposed dataset is applied to generate medical report based on the cross-modal deep learning model. The experimental results demonstrate that our dataset is suitable for training supervised models concerning cross-modal medical data.
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