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数据集列表
视网膜数据集包含601张眼底图像，涵盖4类：300张正常、100张白内障、101张青光眼和100张视网膜病变图像。全球每年大量人群被诊断为视觉障碍，其中仅视网膜疾病就达数百万例。随着全球老龄化加剧，预计这一群体将增长，而青光眼、白内障和视网...
ISBI 2025 FUGC (Fetal Ultrasound Grand Challenge) 是一项专注于宫颈超声图像分割的挑战，旨在通过半监督学习方法提高自动分割宫颈前唇和后唇的准确性。宫颈超声成像已成为预测自发性早产的关键临床工具...
REFUGE数据集源自2018年MICCAI视网膜眼底青光眼挑战赛，包含两大任务：视盘/视杯分割和青光眼分类。该数据集公开了1200张眼底图像，涵盖真实分割和临床青光眼标签，是规模最大的同类数据集之一。作者还构建了评估框架，简化不同模型比较...
RAVIR（视网膜动静脉红外反射成像数据集）是一个用于语义分割和定量分析红外反射成像中视网膜动静脉的数据集。该数据集中的图像采用红外（波长大于815纳米）扫描激光检眼镜获取，视场为30度，具有高图像质量和对比度。数据集中的图像尺寸为768x...
视盘水肿数据集包含1,369张PNG格式图像，分为三类：正常、视盘水肿和假性视盘水肿。视盘水肿因颅内压升高导致视盘肿胀，可能引发视力丧失、神经功能障碍甚至死亡，需紧急减压干预。相比之下，假性视盘水肿虽表现为视盘异常升高，但无视网膜神经纤维层...
病理性近视挑战赛（PALM）致力于研究和开发用于诊断病理性近视（Pathological Myopia，PM）以及在PM患者眼底照片中精确分割病灶区域的先进算法。该赛事是2019年国际医学影像会议（ISBI）的组成部分，同时也是备受瞩目的i...
病理性近视（Pathological myopia, PM）是高度近视人群中常见的致盲性视网膜退行性病变。早期筛查可减轻相关眼底病变造成的损害，从而预防视力丧失。基于人工智能的自动化诊断工具能协助临床医生识别疾病指征，或以彩色眼底照片为输入...
视网膜血管结构在青光眼等视网膜疾病诊断中至关重要。ORVS数据集由卡尔加里大学计算机科学系与视觉科学系合作创建，包含49张图像（42张训练图和7张测试图），均来自加拿大卡尔加里一家诊所，使用蔡司Visucam 200以30度视野拍摄，图像尺...
通过视频感知手术场景对于推进机器人手术、远程手术和AI辅助手术至关重要，特别是在眼科领域。然而，缺乏多样化和丰富标注的视频数据集阻碍了用于手术工作流分析的智能系统发展。现有数据集面临诸多挑战，如规模小、手术和阶段类别缺乏多样性，以及缺少时间...
OLIVES 数据集是一个开创性的眼科标记数据集，专为视觉眼语义研究设计，创新性地将OCT扫描与眼底图像数据相结合。该数据集首次整合了临床标签、生物标志物标签以及相关临床试验的详细患者治疗时间线。数据集内容十分丰富，包含1268张眼底图像，...
ODIR-5K数据集由中国团队发布，是一个眼底图像的多标签分类数据集。该数据集在2019年北京大学举办的"智慧之眼"竞赛中公开，包含5000名患者的左右眼配对眼底图像，其中3500例标注数据被发布用于训练。
眼科疾病智能识别（ODIR）是一个结构化的眼科数据库，包含5,000名患者的详细信息，涵盖其年龄、双眼彩色眼底图像以及医生提供的诊断关键词。该数据集由深圳中科微电子公司从中国多家医院和医疗中心收集，旨在提供"真实世界"患者数据以推动眼科疾病...