眼底疾病图像分类数据集RetinalFundusMulti-diseaseImageClassification-asifahamed
数据来源：互联网公开数据
标签：眼底图像, 疾病诊断, 图像分类, 深度学习, 医学影像, 视网膜病变, 数据集, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含眼底图像及其对应的疾病标签，旨在用于眼底疾病的图像分类任务。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眼底疾病诊断模型训练。
数据维度：数据集主要由两部分组成：
图像数据：.jpg 格式的眼底图像，文件名对应标签文件中的ID。
标签数据：三个CSV文件（Training_labels.csv, Validation_labels.csv, Testing_labels.csv），分别对应训练集、验证集和测试集，包含ID（图像编号）和51个疾病标签（WNL, AH, AION, ARMD, BRVO, CB, CF, CL, CME, CNV, CRAO, CRS, CRVO, CSR, CWS, CSC, DN, DR, EDN, ERM, GRT, HPED, HR, LS, MCA, ME, MH, MHL, MS, MYA, ODC, ODE, ODP, ON, OPDM, PRH, RD, RHL, RTR, RP, RPEC, RS, RT, SOFE, ST, TD, TSLN, TV, VS, HTN, IIH）以及一个未命名的列。
数据格式：图像为.jpg格式，标签数据为CSV格式，便于图像处理和标签关联。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行图像收集和标签标注，用于眼底疾病的识别与分类研究。
该数据集适合用于眼科疾病的图像识别、分类和诊断模型的开发，以及医学影像分析相关的研究。
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：适用于医学影像、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如眼底图像的自动诊断、疾病风险评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发眼科疾病辅助诊断系统、远程医疗系统等。
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：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解眼底疾病的诊断过程。
此数据集特别适合用于训练和评估基于深度学习的眼底图像分类模型，帮助用户实现眼科疾病的早期发现和诊断，从而改善患者的预后。
