数据集概述
本数据集包含用于中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）检测的眼底照片分割与分类数据，以及对应的深度学习代码。数据来自医疗中心和公开数据集的194例CSC患者眼底照片与手动分割图像，及93例健康眼底照片，支持CSC与正常视网膜的分类模型构建。
文件详解
- 数据集文件（.zip格式）：
- Dataset_for_classification.zip：分类模型数据集压缩包
- Grader_1_train_test.zip：1号分级医师标注的训练测试数据集压缩包
- Grader_2_train_test.zip：2号分级医师标注的训练测试数据集压缩包
- Grader_3_train_test.zip：3号分级医师标注的训练测试数据集压缩包
- All_graders_train_test.zip：所有分级医师标注的训练测试数据集压缩包
- 代码文件：
- pix2pix_csc_segmentation.ipynb：基于pix2pix模型的CSC分割任务Jupyter Notebook代码文件
适用场景
- 医学图像处理研究：用于眼底照片中视网膜下液（SRF）区域的自动分割算法开发与验证
- 眼科疾病诊断模型构建：支持CSC与正常视网膜的分类模型训练与测试
- 深度学习医学应用：pix2pix模型在医学图像分割任务中的实践与优化
- 多标注者数据一致性分析：对比不同医师标注的SRF区域数据，评估标注一致性
