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Updated: Aug 2, 2026

09:17
Using Retinal Imaging to Study Dementia
Published on: November 6, 2017
21.6K
使用OCTA和 fundus图像进行糖尿病视网膜病变研究的多式数据集
Pooja Bidwai1, Shilpa Gite1, Aditi Gupta2
1Symbiosis Centre for Applied Artificial Intelligence (SCAAI) Symbiosis Institute of Technology, Symbiosis International (Deemed University) (SIU), Lavale, Pune 412115, India.
Data in brief
|February 1, 2024
概括
222张视网膜图像 (OCTA和 fundus) 的新多式数据集有助于识别非增殖性糖尿病视网膜病变 (NPDR) 的阶段. 本资源支持开发自动化糖尿病视网膜病变 (DR) 检测技术.
科学领域:
- 眼科和医学成像学
背景情况:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 是导致视力丧失的主要原因.
- 早期发现和分期非扩散性糖尿病视网膜病变 (NPDR) 对于及时干预至关重要.
- 多模式成像数据可以提高DR的诊断准确性.
研究的目的:
- 为DR研究提供一个新的多式联网数据集.
- 为了促进自动NPDR检测和分阶段算法的开发.
- 为眼科医生和研究人员提供一个有价值的资源.
主要方法:
- 从76个人获得222张非水性视网膜图像 (111个OCTA,111个色底图像).
- 使用了共聚焦的SLO宽场底部成像 (Eidon) 和Optovue Avanti版OCTA.
- 数据集由两位经验丰富的眼科医生对NPDR分期进行分类.
主要成果:
- 建立了一个包括OCTA和彩色基底图像的综合多式联络数据集.
- 数据集的策划是为了确定NPDR的各个阶段.
- 这些数据适用于训练和验证自动化DR检测模型.
结论:
- 提出的多式联运数据集是推动DR研究的重要资源.
- 它可以创建NPDR的初始自动识别技术.
- 这一数据集将支持眼科医生和研究人员在早期DR诊断.
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