首个开放的视网膜旁凹OCTA图像数据集

包含55个视网膜旁凹OCTA图像及其手动分割,用于自动分割和血管表型分析,辅助糖尿病视网膜病变等疾病诊断。

爱丁堡大学休斯研究所爱丁堡大学休斯研究所
arXiv
2020-05-30 更新
浏览 26
医学影像视网膜旁凹OCTA图像分割

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2020-05-30

资源简介

本数据集由爱丁堡大学休斯研究所创建,包含55个视网膜旁凹OCTA图像及其对应的手动分割真值,用于支持OCTA图像的自动分割研究,特别是深度血管表型分析。数据涵盖左右眼及不同临床兴趣区域(如上、鼻、下、颞和黄斑区域),采用保守的像素级手动分割确保准确性。应用领域包括早期识别糖尿病视网膜病变、心血管疾病和神经退行性疾病等,通过量化视网膜血管结构变化辅助诊断。

原始链接

https://doi.org/10.7488/ds/2729

arXiv 论文 →
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数据说明

本数据集由爱丁堡大学休斯研究所创建,包含55个视网膜旁凹OCTA图像及其对应的手动分割真值,用于支持OCTA图像的自动分割研究,特别是深度血管表型分析。数据涵盖左右眼及不同临床兴趣区域(如上、鼻、下、颞和黄斑区域),采用保守的像素级手动分割确保准确性。应用领域包括早期识别糖尿病视网膜病变、心血管疾病和神经退行性疾病等,通过量化视网膜血管结构变化辅助诊断。

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

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