ROSE 视网膜 OCTA 血管分割数据集
该数据集包含 229 张光学相干断层扫描血管成像（OCTA）视网膜图像，每张图像均带有中心线及像素级的血管标注，属于医学图像模态，主要用于支持基于深度学习的视网膜血管自动分割、眼部疾病（如糖尿病视网膜病变）的检测与分析，以及相关定量研究，旨在促进计算机辅助诊断技术在眼科领域的应用。
基本信息
资源简介
ROSE 数据集全称为 Retinal OCTA SEgmentation，是一个专门用于视网膜血管分割的医学影像数据集。该数据集包含 229 张光学相干断层扫描血管成像（OCTA）图像，每张图像均提供了中心线及像素级的血管标注。数据集的构建旨在支持研究人员进行眼部疾病（如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性等）的自动诊断与分析，通过提供高质量的标注数据，促进基于深度学习的血管分割、疾病检测及定量分析等研究方向。
下载信息
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暂未开放公开下载
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://hyper.ai/cn/datasets/19435
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
ROSE 数据集全称为 Retinal OCTA SEgmentation，是一个专门用于视网膜血管分割的医学影像数据集。该数据集包含 229 张光学相干断层扫描血管成像（OCTA）图像，每张图像均提供了中心线及像素级的血管标注。数据集的构建旨在支持研究人员进行眼部疾病（如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性等）的自动诊断与分析，通过提供高质量的标注数据，促进基于深度学习的血管分割、疾病检测及定量分析等研究方向。
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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