亨廷顿病视网膜光学相干断层扫描数据集

该数据集包含亨廷顿病患者与健康对照组的视网膜光学相干断层扫描(OCT)图像数据、对比敏感度测试结果、色觉辨别测试分数及临床评定量表信息,属于多模态医学数据(包括图像模态的OCT扫描和表格模态的临床测量数据),主要用于研究亨廷顿病对视网膜结构的影响、评估OCT作为神经退行性疾病生物标志物的有效性,以及探索视觉功能与疾病进展的关联性。

DataONE
2025-10-07 更新
浏览 16
Contrast sensitivityoptical coherence tomographyretinal nerve fiber layerHuntington''s disease
Retinal Optical Coherence Tomography Dataset in Huntington's Disease

基本信息

大小
0.000005959 GB
创建/更新时间
2025-10-07

资源简介

亨廷顿病视网膜光学相干断层扫描数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Is retina affected in Huntington''s disease? Is optical coherence tomography a good biomarker?》。

【数据内容】

源站原始描述:Prospective cross-sectional measurement of peripapillary retinal nerve fiber layer thickness (RNFL) and total macular volume (TMV) measured by spectral domain optical coherence tomography (OCT) of retina, Pelli-Robson Contrast Sensitivity test, Farnsworth 15 Hue Color discrimination test, and Unified Huntington’s disease Rating Scale (UHDRS). , Patients were assessed by Unified Huntington''s disease Rating Scale (UHDRS). Pelli-Robson Contrast Sensitivity test Chart 4K, which uses a single large…

【主题与分类】

主题标签:Contrast sensitivity、optical coherence tomography、retinal nerve fiber layer、Huntington''s disease。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:b78789521e5fe27957da9247146ded68b3c6f17a4dca91531e05150c49ae44e6

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:b78789521e5fe27957da9247146ded68b3c6f17a4dca91531e05150c49ae44e6

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    • 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。

数据说明

该数据集是一项前瞻性横断面研究,旨在探究亨廷顿病是否影响视网膜结构,并评估光学相干断层扫描(OCT)作为生物标志物的潜力。数据集包含亨廷顿病患者与健康对照组的视网膜神经纤维层厚度(RNFL)和黄斑总体积(TMV)的OCT测量数据,同时记录了Pelli-Robson对比敏感度测试、Farnsworth 15色相色觉辨别测试结果,以及统一亨廷顿病评定量表(UHDRS)的临床评估分数。数据通过海德堡Spectralis频域OCT设备采集,采用非散瞳方式获取视盘周围环形扫描和黄斑体积扫描。该数据集主要用于神经退行性疾病中视网膜变化的生物标志物研究、亨廷顿病的视觉功能评估,以及OCT在神经系统疾病诊断中的应用探索。

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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