基于深度学习预测新生血管性年龄相关性黄斑变性的增量与未来视觉变化
包含13.7万次OCT扫描，用于预测新生血管性AMD患者的视力变化，助力个性化治疗决策。
基本信息
资源简介
基于深度学习预测新生血管性年龄相关性黄斑变性的增量与未来视觉变化
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predicting incremental and future visual change in neovascular age-related macular degeneration using deep learning》。
【数据内容】
源站原始描述：Purpose To evaluate the predictive utility of quantitative imaging biomarkers, acquired automatically from optical coherence tomography (OCT) scans, of cross-sectional and future visual outcomes of patients with neovascular age-related macular degeneration (AMD) starting anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) therapy. Design Retrospective cohort study. Methods Automatic segmentation was carried out by applying a deep learning segmentation algorithm to 137,379 OCT scans from 6467 eyes of…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.573n5tb5d。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://doi.org/10.5061/dryad.573n5tb5d
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.573n5tb5d
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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