眼部疾病青光眼图像诊断数据集OcularDiseaseGlaucomaImageDiagnosisDataset-szymonskalski
数据来源：互联网公开数据
标签：青光眼, 图像识别, 医学影像, 深度学习, 计算机视觉, 疾病诊断, 数据集, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自眼科医学影像的数据，记录了用于青光眼诊断的眼底图像。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学影像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的青光眼诊断模型训练。
数据维度：数据集主要包括两类信息：
图像文件：654张.jpg格式的眼底图像，分别存储于training和validation文件夹下的positive（青光眼阳性）和negative（青光眼阴性）子文件夹中。
标签数据：refugeImages.csv文件，包含了图像文件名（filename）和青光眼诊断结果（glaucoma，0代表阴性，1代表阳性）。
数据格式：数据以CSV格式存储标签信息，图像为JPG格式，便于图像处理和模型训练。
来源信息：图像来源于公开的医学影像资源，并已进行标注。
该数据集适合用于眼科疾病诊断、医学影像分析、深度学习模型训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学影像分析、计算机视觉和深度学习交叉领域的学术研究，如青光眼自动诊断、图像特征提取、疾病严重程度评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发基于图像的青光眼诊断系统、辅助医生进行诊断、提高诊断效率和准确性。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生制定治疗方案，改善患者护理。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断过程。
此数据集特别适合用于探索基于图像的青光眼诊断模型，帮助用户实现自动诊断、辅助诊断、提高诊断准确率等目标。
