RDD-Net青光眼诊断眼底图像数据集
该数据集是一个整合了REFUGE2、RIM-ONE、ORIGA和Harvard四个公开数据源的眼底图像集合，数据模态为二维彩色眼底图像，包含视盘和视杯的标注信息，主要用于训练和评估青光眼自动诊断算法（如RDD-Net），支持医学图像分析、深度学习模型开发以及眼科疾病计算机辅助诊断的研究与应用。
基本信息
资源简介
RDD-Net青光眼诊断眼底图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Fundus Image Dataset for RDD-Net in Glaucoma diagnosis》。源站首次发布：2024-06-27。
【数据内容】
源站原始描述：我们为 RDD-Net 提供了眼底图像数据集,包括 4 种不同的医疗数据集。 此数据集基于 REFUGE2[1] 数据集、RIM-ONE[2] 数据集、ORIGA[3] 数据集和 Harvard[4] 数据集。我们感谢 [1-4] 名作者所付出的努力。 Refuge2 数据集详细信息 断层 样本数量 火车 1200 瓦尔 400 测试 400 超越高峰 领域 每个领域案例(训练/测试) 避难所2 1400/600 RIM-ONE 339/146 奧利加 454/196 學術 1234/310 [1] Fang, H. 等:REFUGE2 挑战:青光眼缉多维分析与评估的宝库。收录于:arXiv 预印本 arXiv:2202.08994 (2022) [2] Fumero,F.,等人:RIM-ONE:用于视神经评估的开放视网膜图像数据库,在:基于计算机的医疗系统国际研讨会-CBMS,第 1-6 页(2011 年) [3] Zhuo, Z. 等:Origa-light:用于青光眼分析和 研究的在线视网膜图像数据库,载于:IEEE Eng.在医学领域和 Bio。社会。第3065-3068页 (…
主表 ORIGA_test.csv 含 2 列、样本前 197 行结构完整。
主表 Refuge2_test.csv 含 2 列、样本前 601 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 13 个，合计 305.75 MB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.12562673。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/12562673
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-07-25，引用时请注意版本时效。
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（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/records/12562673
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
该数据集是一个专门为青光眼诊断算法RDD-Net构建的眼底图像数据集，整合了四个公开的医学图像数据集：REFUGE2、RIM-ONE、ORIGA和Harvard数据集。数据集包含用于训练、验证和测试的眼底图像，并标注了视盘和视杯区域，用于评估青光眼相关的结构特征。数据来源于不同的医疗中心和公开挑战赛，旨在为青光眼的自动诊断、视神经头分析和计算机辅助检测提供标准化的多源数据支持，主要应用于医学图像分析、深度学习模型训练和眼科疾病辅助诊断研究。
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