NETRA数据集
NETRA数据集包含519张高分辨率视网膜图像及专家标注，用于青光眼诊断算法开发与评估。
基本信息
资源简介
NETRA数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的影像数据集，收录 1 个文件、合计 1.35 GB，主题涵盖 Glaucoma Prevention、clinical validation study、Retinal Fundus Images，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《NETRA Dataset》。源站首次发布：2023-05-14。
【数据内容】
源站原始描述：The NETRA dataset is a comprehensive and detailed resource, specifically curated to facilitate the development and evaluation of automated algorithms for glaucoma diagnosis. This dataset originates from the B.P. Koirala Lions Centre for Ophthalmic Studies (BPKLOCS) Hospital in Nepal, a leading institution in the field of ophthalmology. The dataset consists of 519 high-resolution retinal images (3456 x 2304 pixels). Each of these images has been manually annotated by an experienced ophthalmologis…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：NETRA 数据集是一个全面而详细的资源，专门用于促进青光眼诊断自动化算法的开发与评估。该数据集来自尼泊尔 B.P. Koirala Lions Centre for Ophthalmic Studies (BPKLOCS) Hospital，该院是眼科领域的领先机构。 该数据集包含 519 张高分辨率视网膜图像（3456 x 2304 像素）。每张图像均由经验丰富的眼科医生手动标注。标注过程使用平板电脑和笔精心完成，涵盖多种病理征象，如视
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.35 GB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.22817144.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Computer vision、Image processing、Deep learning、Health systems。主题标签：Glaucoma Prevention、clinical validation study、Retinal Fundus Images。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/NETRA_Dataset/22817144
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Goperma, Rimsa (2023). NETRA Dataset. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：NETRA Dataset
- DOI：10.6084/m9.figshare.22817144.v1
- 发布日期：2023-05-14
- 文件数：1 个
- 文件总体积：1.35 GB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/NETRA_Dataset/22817144
命令行下载
curl -L -o "NETRA.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/40564889"
文件清单
NETRA.zip（1.35 GB）
文件总体积 1.35 GB（源站 API 实测）。
数据说明
The NETRA dataset is a comprehensive and detailed resource, specifically curated to facilitate the development and evaluation of automated algorithms for glaucoma diagnosis. This dataset originates from the B.P. Koirala Lions Centre for Ophthalmic Studies (BPKLOCS) Hospital in Nepal, a leading institution in the field of ophthalmology.
The dataset consists of 519 high-resolution retinal images (3456 x 2304 pixels). Each of these images has been manually annotated by an experienced ophthalmologist. The annotation process, which was meticulously carried out using a tablet and pen, includes various pathological signs such as cup notching, rim thinning, and a fully cupped optic disc. This attention to detail underscores the quality and reliability of the dataset.
The NETRA dataset covers an extensive variety of cases, ranging from mild to advanced glaucoma. This wide range enhances the value of the dataset, making it ideal for creating robust and versatile algorithms capable of identifying a broad spectrum of glaucoma conditions.
The primary goal of the collection and distribution of the NETRA dataset is to promote the development of next-generation tools for mass glaucoma screening. It is designed to be used for training and evaluating algorithms that can accurately diagnose glaucoma, thereby significantly contributing to advancements in ophthalmology and healthcare.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.22817144.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/NETRA_Dataset/22817144）。
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