视网膜前膜、黄斑假孔、视网膜前膜-黄斑劈裂及板层黄斑裂孔的OCT影像数据集
该数据集包含视网膜前膜、黄斑假孔、视网膜前膜-黄斑劈裂及板层黄斑裂孔四种黄斑病变的光学相干断层扫描（OCT）影像数据，属于医学影像模态，主要用于黄斑疾病的识别、分类与计算机辅助诊断研究，为眼科医学影像分析和深度学习模型开发提供数据支持。
基本信息
资源简介
视网膜前膜、黄斑假孔、视网膜前膜-黄斑劈裂及板层黄斑裂孔的OCT影像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《OCT findings of epiretinal membrane (ERM), macular pseudohole (MPH), ERM-foveoschisis (ERM-FS) and lamellar macular hole (LMH).》。配套论文《Clinical characteristics and optical coherence tomography findings in epiretinal membrane, macular pseudohole, epiretinal membrane-foveoschisis, and lamellar macular hole》发表于 PLOS One（2025），DOI：10.1371/journal.pone.0323933。源站首次发布：2025-05-28。
【数据内容】
源站原始描述：OCT findings of epiretinal membrane (ERM), macular pseudohole (MPH), ERM-foveoschisis (ERM-FS) and lamellar macular hole (LMH)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0323933.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Molecular Biology、Neuroscience、Developmental Biology。主题标签：outer retinal cysts、optical coherence tomography、least 6 months、corrected visual acuity、central fovea thickness、although preoperative bcva、three associated diseases、enrolling 720 eyes、lamellar macular hole、bcva ), presence。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Molecular Biology、Neuroscience、Developmental Biology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/OCT_findings_of_epiretinal_membrane_ERM_macular_pseudohole_MPH_ERM-foveoschisis_ERM-FS_and_lamellar_macular_hole_LMH_/29171281
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kubota, Noriko; Miyata, Kazunori; Mori, Yosai; Nakano, Yuji; Goto, Hitoshi; Okamoto, Fumiki (2025). OCT findings of epiretinal membrane (ERM), macular pseudohole (MPH), ERM-foveoschisis (ERM-FS) and lamellar macular hole (LMH).. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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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（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个眼科医学影像数据集，包含四种黄斑相关病变的OCT（光学相干断层扫描）影像：视网膜前膜（ERM）、黄斑假孔（MPH）、视网膜前膜-黄斑劈裂（ERM-FS）以及板层黄斑裂孔（LMH）。数据来源于临床OCT扫描，旨在为黄斑病变的识别、分类与诊断研究提供标准化的影像数据支持。该数据集适用于医学影像分析、计算机辅助诊断、深度学习模型训练以及眼科疾病研究等领域。
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