眼底疾病图像诊断数据集OcularFundusDiseaseGradingDataset-andreivann17
数据来源：互联网公开数据
标签：眼底图像, 糖尿病视网膜病变, 疾病分级, 图像标注, 医学影像, 机器学习, 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，记录了用于糖尿病视网膜病变(DR)分级的眼底图像及其对应的疾病等级和黄斑水肿风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但图像数据具有全球普适性。
数据维度：数据集包含眼底图像（.jpg格式）和对应的标注信息，标注信息包括图像名称、视网膜病变等级（Retinopathy grade）和黄斑水肿风险评估（Risk of macular edema）。
数据格式：数据集包含.jpg格式的眼底图像以及.csv格式的标注文件，CSV文件便于数据分析和模型训练。标注文件包含训练集和测试集，分别对应"a. IDRiD_Disease Grading_Training Labels.csv"和"b. IDRiD_Disease Grading_Testing Labels.csv"文件。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于医学影像分析和深度学习模型训练。
该数据集适合用于眼底疾病诊断、视网膜病变分级以及黄斑水肿风险评估相关的研究。
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：适用于医学影像分析、计算机视觉与深度学习交叉领域的学术研究，如糖尿病视网膜病变自动诊断、图像分割、病灶检测等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于眼科疾病辅助诊断系统、医学影像分析软件的开发与测试。
决策支持：支持医生对糖尿病视网膜病变的诊断和治疗方案制定，辅助临床决策。
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眼底疾病诊断流程。
此数据集特别适合用于探索眼底图像特征与疾病等级之间的关联，帮助用户实现自动化疾病分级、风险评估，从而提高诊断效率和准确性。
