眼底图像糖尿病视网膜病变辅助诊断数据集DiabeticRetinopathyDiagnosisfromFundusImages-buffyhridoy
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, 图像分类, 机器学习, 医学影像, 视网膜病变诊断, 计算机视觉, 数据标注
数据概述：
该数据集包含眼底图像及其对应的特征数据，用于辅助诊断糖尿病视网膜病变。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为用于糖尿病视网膜病变研究的医学影像。
数据维度：数据集主要包括两类数据：
JPEG图像：共300张眼底图像，文件名格式为“编号_left.jpeg”或“编号_right.jpeg”，分别代表左眼和右眼图像。
CSV文件：ManualFeatures_sorted.csv文件，包含图像文件名、手动提取的特征值以及对应的标签。主要字段包括：Sl（序号），image_names（图像文件名），F_1至F_9（手动提取的特征值），label（类别标签，可能代表病变程度或诊断结果）。
数据格式：JPEG图像格式，CSV格式，方便图像处理、特征提取和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但结合数据内容，推测为医学研究或医疗机构的眼底图像数据库。数据已进行预处理，提取了特征并进行了标注。
该数据集适合用于糖尿病视网膜病变的诊断研究、图像分类和特征分析。
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、机器学习等领域的学术研究，如糖尿病视网膜病变的自动诊断、图像特征提取、分类模型构建等。
行业应用：可为医疗影像诊断、人工智能辅助诊断系统提供数据支持，例如开发眼科疾病筛查工具、辅助医生进行诊断。
决策支持：支持医疗机构在眼科疾病诊断和治疗方案制定上的决策。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解眼底图像分析和疾病诊断流程。
此数据集特别适合用于探索眼底图像特征与糖尿病视网膜病变之间的关系，帮助用户构建和优化疾病诊断模型，提升诊断准确率。
