眼底图像疾病诊断训练数据集OcularFundusImageDiseaseDiagnosisTrainingDataset-mahajantm
数据来源：互联网公开数据
标签：眼底图像, 疾病诊断, 机器学习, 图像分析, 视网膜病变, 数据标注, 医疗影像, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自眼科医学影像的数据，记录了眼底图像的诊断信息，主要用于训练和评估眼底疾病诊断模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但考虑到眼底图像的通用性，其诊断结果具有普适性。
数据维度：数据集包括多个字段，例如：Eye ID（眼睛标识）、Final Label（最终诊断结果）、Fellow Eye ID（另一只眼睛的标识）、Age（年龄）、Label G1/G2/G3（不同阶段的诊断标签）以及与眼底图像相关的各种测量指标（如ANRS、ANRI、RNFLDS、RNFLDI、BCLVS、BCLVI、NVT、DH、LD、LC），以及Image Path（图像路径）。
数据格式：CSV格式，文件名为JustRAIGS_Train_labels_with_pathscsv，方便数据处理和分析。
来源信息： 数据集来源未明确，但数据经过标注，包含了眼底图像的诊断信息和相关测量指标，适合用于眼底疾病的诊断模型训练。
该数据集适合用于眼科疾病的诊断、眼底图像的分析以及机器学习模型的训练与评估。
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、眼科疾病诊断、深度学习模型在医疗领域的应用等方面的研究。
行业应用：可为眼科医疗机构、人工智能医疗公司提供数据支持，用于辅助诊断、疾病筛查、病情监测等。
决策支持：支持医生进行眼底疾病的诊断和治疗方案的制定，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能医疗等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解眼底疾病的诊断过程。
此数据集特别适合用于开发和优化眼底疾病的自动诊断系统，提升对眼底疾病的早期发现和干预能力，从而改善患者的预后。
