视网膜眼底图像配准

该数据集是一个包含129张视网膜眼底图像的医学影像数据集,共形成134个图像对,分为3个类别,图像模态为高分辨率(2912×2912像素)的眼底彩色图像。数据来源于39位患者的临床采集,主要用于医学图像处理中的视网膜图像配准算法研究、视网膜疾病诊断辅助以及眼科影像分析等方向。

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2026-06-18 更新
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医学图像处理视网膜疾病诊断

基本信息

创建/更新时间
2026-06-18

资源简介

该数据集是一个用于视网膜眼底图像配准的医学影像数据集,也称为FIRE(Fundus Image Registration)数据集。数据集包含129张视网膜眼底图像,这些图像组成了134个图像对,并根据其特征被分为3个不同的类别。所有图像均使用Nidek AFC-210眼底照相机采集,分辨率为2912×2912像素,视场角为45°。数据来源于塞萨洛尼基亚里斯多德大学Papageorgiou医院的39位患者。该数据集主要用于医学图像处理领域,特别是视网膜图像的配准算法研究、视网膜疾病诊断辅助以及眼科影像分析等应用场景。

原始链接

https://tianchi.aliyun.com/dataset/90112

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  4. 部分竞赛数据需报名赛事后可见。

数据说明

该数据集是一个用于视网膜眼底图像配准的医学影像数据集,也称为FIRE(Fundus Image Registration)数据集。数据集包含129张视网膜眼底图像,这些图像组成了134个图像对,并根据其特征被分为3个不同的类别。所有图像均使用Nidek AFC-210眼底照相机采集,分辨率为2912×2912像素,视场角为45°。数据来源于塞萨洛尼基亚里斯多德大学Papageorgiou医院的39位患者。该数据集主要用于医学图像处理领域,特别是视网膜图像的配准算法研究、视网膜疾病诊断辅助以及眼科影像分析等应用场景。

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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