利用深度学习对新生血管性年龄相关性黄斑变性光学相干断层扫描的定量分析
新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的OCT图像及其深度学习分割定量结果数据。
基本信息
资源简介
利用深度学习对新生血管性年龄相关性黄斑变性光学相干断层扫描的定量分析
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Quantitative analysis of optical coherence tomography for neovascular age-related macular degeneration using deep learning》。
【数据内容】
源站原始描述：Purpose: To apply a deep learning algorithm for automated, objective, and comprehensive quantification of optical coherence tomography (OCT) scans to a large real-world dataset of eyes with neovascular age-related macular degeneration (AMD), and make the raw segmentation output data openly available for further research. Design: Retrospective analysis of OCT images from the Moorfields Eye Hospital AMD Database. Participants: 2473 first-treated eyes and another 493 second-treated eyes that commen…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.2rbnzs7m4。
【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.2rbnzs7m4
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/dataset/doi:10.5061/dryad.2rbnzs7m4
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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