OLIVES
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，每张图像配套49张OCT扫描图像，同时包含16项生物标志物指标和3个临床标签，专门标注了糖尿病视网膜病变（DR）或糖尿病黄斑水肿（DME）的疾病诊断。该数据集涉及96只眼睛的数据，时间跨度平均至少两年，每只眼睛平均接受66周治疗和7次注射。此外，OLIVES数据集还为机器学习研究（特别是自监督学习领域）提供了多样化的医学数据增强策略，进一步凸显其独特价值。
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数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | fundus |
| 任务类型 | classification |
| 解剖结构 | 视网膜 |
| 解剖区域 | 眼部 |
| 类别数 | 2 |
| 数据量 | 412 |
| 文件格式 | .tif |
文件结构
OLIVES
│
├── images
│ ├── train
│ │ ├── 1.tif
│ │ ├── 2.tif
│ │ ├── ....
├── train.txt
├── val.txt图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | - |
(768, 768) |
| 中位值 | - |
(768, 768) |
| 最大值 | - |
(768, 768) |
引用
@article{prabhushankar2022olives,
title={Olives dataset: Ophthalmic labels for investigating visual eye semantics},
author={Prabhushankar, Mohit and Kokilepersaud, Kiran and Logan, Yash-yee and Trejo Corona, Stephanie and AlRegib, Ghassan and Wykoff, Charles},
journal={Advances in Neural Information Processing Systems},
volume={35},
pages={9201--9216},
year={2022}
}