FARFUM-RoP,用于计算机辅助检测早产视网膜病变的数据集
Morteza Akbari1, Hamid-Reza Pourreza2,3, Elias Khalili Pour4
1Machine Vision Lab., Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, 9177948974, Iran.
Scientific data
|October 31, 2024
概括
一个新的公共数据集,FARFUM-RoP,有助于早产视网膜病变 (ROP) 研究. 这一数据集支持人工智能开发,用于检测Plus疾病,即早产婴儿中严重形式的ROP.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 早产视网膜病变 (ROP) 是早产婴儿失明的主要原因,源于视网膜血管发育异常.
- 加病意味着严重的ROP,对于及时诊断和干预至关重要.
- 人工智能 (AI) 在ROP检测方面表现有前途,但需要高质量,多样化的数据集.
研究的目的:
- 推出FARFUM-RoP,这是一个新的,公开可用的ROP研究数据集.
- 促进开发和验证用于ROP和Plus疾病检测的AI算法.
- 促进ROP研究社区内的协作和数据共享.
主要方法:
- FARFUM-RoP数据集包含来自68名患者的1533张ROP fundus图像.
- 图像由五位经验丰富的儿童眼科医生独立注释.
- 附注包括"正常"",前加"和"加"疾病阶段的分类.
主要成果:
- 该数据集为训练和测试人工智能模型提供了宝贵的资源.
- 专家注释为评估人工智能在确定ROP严重性的表现提供了强大的基础真理.
- 数据集遵循道德原则,收集数据时必须获得患者的同意.
结论:
- FARFUM-RoP数据集对ROP研究做出了重大贡献.
- 这一数据集的可用性将加速人工智能驱动的ROP诊断和管理方面的进步.
- 该资源支持开发更准确,更容易获得的ROP选工具.
