眼部疾病视网膜图像诊断数据集OcularDiseaseRetinalImageDiagnosisDataset-python16
数据来源：互联网公开数据
标签：眼科疾病, 视网膜图像, 图像识别, 医学影像, 深度学习, 疾病诊断, 数据集, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自眼科临床的视网膜图像数据，用于眼部疾病的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据集中包含眼部视网膜图像的全球范围。
数据维度：数据集包含患者的年龄、性别、左右眼底图像（Left-Fundus, Right-Fundus），以及左右眼的诊断关键词（Left-Diagnostic Keywords, Right-Diagnostic Keywords），同时提供了疾病标签（N, D, G, C, A, H, M, O）和对应的目标编码（target）。
数据格式：数据集主要由.jpg格式的视网膜图像和CSV格式的元数据文件（full_df.csv）组成，CSV文件提供了图像的ID、患者信息、诊断关键词、疾病标签等信息。
来源信息：数据来源于公开的眼科疾病图像数据库，已进行标准化处理，便于进一步分析。
该数据集适合用于医学影像分析、眼科疾病诊断、以及计算机视觉和深度学习相关研究。
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：适用于眼科疾病诊断、视网膜图像分析、深度学习模型训练等学术研究，如疾病分类、病灶检测、图像分割等。
行业应用：可以为医疗影像行业提供数据支持，尤其是在眼科疾病的辅助诊断、人工智能医疗产品开发等方面。
决策支持：支持眼科医生进行疾病诊断，辅助医生进行临床决策。
教育和培训：作为医学影像、计算机视觉、人工智能相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解眼科疾病诊断和图像分析。
此数据集特别适合用于探索视网膜图像与眼部疾病之间的关联，帮助用户构建疾病诊断模型、提升诊断准确率，并促进眼科疾病的早期发现和治疗。
