眼底图像糖尿病视网膜病变DR诊断数据集DiabeticRetinopathyDiagnosisDatasetbasedonUltra-widefieldFundusImages-chopinforest1986
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病视网膜病变, 眼底图像, 图像识别, 深度学习, 医学影像, 疾病诊断, 数据集, 视网膜病变分级
数据概述：
该数据集包含来自眼科医疗机构的超广角眼底图像，用于糖尿病视网膜病变（DR）的诊断和分级。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源于医疗机构，未具体说明地理位置。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg）和结构化数据（.csv），结构化数据包括患者ID（patient_id）、图像ID（image_id）、图像路径（image_path）、DR分级（DR_level，0-4级，表示病变严重程度）和眼位（position，左眼或右眼）。
数据格式：数据以.jpg图像文件和CSV格式的结构化数据文件提供，方便图像与标签的对应和数据分析。数据已进行初步整理，包括图像命名规范化和标签标注。
来源信息：数据来源于眼科临床实践，并经过脱敏处理。
该数据集适合用于糖尿病视网膜病变检测和分级相关的研究，以及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、深度学习等领域的研究，如DR自动诊断、图像分割、病变区域检测等。
行业应用：为医疗影像诊断、人工智能辅助诊断（AI辅助诊断）系统提供数据支持，尤其在眼科疾病筛查和诊断方面。
决策支持：支持医生在DR诊断中的辅助决策，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉医学影像分析流程。
此数据集特别适合用于探索基于眼底图像的DR分级模型的构建和性能评估，以及提高DR早期诊断的准确性和效率。
