眼部疾病图像诊断数据集OcularDiseaseRecognitionImageDiagnosisDataset-mohasinbasha
数据来源：互联网公开数据
标签：眼科疾病, 图像识别, 视网膜病变, 青光眼, 白内障, 医学影像, 深度学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自眼底图像的数据，用于眼部疾病的诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但涵盖了多种眼部疾病的典型案例。
数据维度：数据集主要包含眼底图像（.jpg和.png格式）以及结构化数据（CSV格式），结构化数据包含了患者的年龄、性别、左右眼图像文件名、诊断关键词以及疾病标签等信息。CSV文件中的关键字段包括：ID（病例编号）、Patient Age（患者年龄）、Patient Sex（患者性别）、Left-Fundus（左眼底图像文件名）、Right-Fundus（右眼底图像文件名）、Left-Diagnostic Keywords（左眼诊断关键词）、Right-Diagnostic Keywords（右眼诊断关键词）、N、D、G、C、A、H、M、O（分别代表正常、糖尿病视网膜病变、青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性、高血压、肌病、其他疾病的标志）、filepath（图像文件路径）、labels（疾病标签）、target（疾病标签的one-hot编码）、filename（图像文件名）。
数据格式：数据以图像文件（.jpg, .png）和CSV文件（full_df.csv）的形式提供，便于图像处理和数据分析。
来源信息：数据来源于公开的眼科疾病数据集，经过整理和标注，方便研究和应用。
该数据集适合用于眼科疾病诊断研究、医学影像分析和深度学习模型的训练。
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、深度学习等领域的学术研究，例如眼部疾病的自动诊断、图像特征提取、疾病严重程度评估等。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其适用于眼科疾病的辅助诊断系统、影像分析软件的开发与测试。
决策支持：支持医生进行眼科疾病的诊断和治疗决策，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学、计算机科学、人工智能等相关专业课程的教学辅助材料，帮助学生和研究人员深入了解眼科疾病的诊断与分析。
此数据集特别适合用于探索眼底图像与眼部疾病之间的关系，开发基于图像的诊断模型，并提升对各种眼部疾病的理解和识别能力。
