哈佛青光眼公平性数据集
该数据集包含3300个受试者的2D和3D视网膜神经图像，数据模态为图像数据，主要用于青光眼的自动筛查研究，特别关注深度学习模型在不同种族群体间的公平性，旨在解决医疗公平性问题，为3D公平性学习提供基础。
创建时间2023-06-16
更新时间2024-03-11
资源简介
哈佛青光眼公平性数据集是由哈佛医学院创建，专注于青光眼检测的公平性学习。该数据集包含3300个受试者的2D和3D视网膜神经图像，旨在解决不同种族间健康问题的差异。数据集平衡了白人、黑人和亚洲人的样本数量，以避免数据不平衡问题。此外，数据集还包括3D成像数据，为3D公平性学习提供了机会。该数据集的应用领域主要集中在通过深度学习进行青光眼的自动筛查，旨在解决模型预测准确性在不同种族群体中的差异问题。
提供机构：哈佛医学院
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