糖尿病视网膜病变图像数据集

关于数据集

摘要

糖尿病视网膜病变 (DR) 是可预防性失明的主要原因之一，尤其对全球劳动年龄人口而言。早期发现至关重要，但低成本进行大规模筛查仍然是临床实践中的一大挑战。

视网膜图像分析中的计算机辅助诊断 (CAD) 已成为协助眼科医生的有力解决方案，可以更快、更便宜、更可靠地筛查糖尿病相关的眼部疾病。

印度糖尿病视网膜病变图像数据集 (IDRiD)是首个代表印度人口的基准数据集。它独特地提供了典型的糖尿病视网膜病变和正常的视网膜结构，并由临床专家在像素级别进行了仔细的注释。

该数据集广泛用于：

• 评估DR 和糖尿病性黄斑水肿 (DME) 的严重程度
• 开发用于分割、分级和定位任务的算法
• 对糖尿病视网膜病变的 早期检测和诊断进行基准测试和验证AI/ML 模型

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📂 数据集结构

🔹分割（81 张图片）

• 彩色眼底图像（JPG）
• 像素级地面真实病变掩模：微动脉瘤、出血、硬性渗出物、软性渗出物（TIFF）
• 地面实况视盘掩模（TIFF）

🔹疾病分级（516 张图片）

• 彩色眼底图像（413 个训练集，103 个测试集 – JPG）
• 地面真实严重程度标签：
  • 糖尿病视网膜病变
  • 糖尿病性黄斑水肿（CSV）

🔹本地化（516 张图片）

• 彩色眼底图像（JPG）
• 真实 CSV 标签：
  • 视神经乳头中心位置
  • 中央凹位置