黄斑裂孔术前术后高清OCT
黄斑裂孔手术前后OCT影像及临床数据，用于研究术后视力改善。
基本信息
资源简介
黄斑裂孔术前术后高清OCT
【数据集背景】
本数据集源站标题为《HD-OCT of MH (preoperative and postoperative)》。源站首次发布：2022-04-07。
【数据内容】
源站原始描述：# Prediction of visual acuity improvement after macular hole surgery The data represent successful macular hole surgeries from 2014 to 2018 at CHU de Québec. In total, the dataset contains 2658 OCT scans (images) from 493 patients along with their clinical data. It is difficult for a clinician to predict what the long-term impact of this operation will be on a patient''s visual acuity. This is where the operation is interesting to analyze from a machine learning perspective. We are interested in…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 10.02 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、biology、healthcare、eyes and vision、medicine。
【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://www.kaggle.com/datasets/mathieugodbout/oct-postsurgery-visual-improvement
使用许可：GNU Lesser General Public License 3.0。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("mathieugodbout/oct-postsurgery-visual-improvement")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d mathieugodbout/oct-postsurgery-visual-improvement
unzip oct-postsurgery-visual-improvement.zip -d oct-postsurgery-visual-improvement/
数据集大小约 1.06 GB。
数据说明
黄斑裂孔手术前及术后长达1年的光学相干断层扫描（OCT）扫描影像与临床数据。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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