Eye Disease Detection

kaggle2025-10-06 更新2025-10-25 收录

眼底疾病检测

医疗影像分析

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/h100gpu/eye-disease-detection 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Fundus scans of different eye diseases

不同眼部疾病的眼底扫描（Fundus scan）影像

创建时间：

2025-10-04

ImageCAS

医疗影像分析

深度学习

ImageCAS是由广东省人民医院（广东省医学科学院）创建的大规模数据集，包含1000个基于计算机断层扫描血管造影（CTA）图像的冠状动脉分割案例。数据集由真实的临床案例组成，使用西门子128层双源扫描仪获取，旨在支持冠状动脉疾病的诊断和量化。数据集的创建过程涉及由两位放射科医生独立标注，并在有分歧时由第三位放射科医生进行裁决。ImageCAS数据集的应用领域主要集中在冠状动脉疾病的自动分割和诊断

arXiv2023-10-17 更新3880

CholecT40 (Cholecystectomy Action Triplet)

医疗影像分析

动作识别

CholecT40 是第一个引入的内窥镜数据集，用于研究腹腔镜手术中的细粒度动作识别。它由 40 个腹腔镜胆囊切除术视频组成，并以的形式标注了三重信息。注释跨越 128 个三元组，由 6 类手术器械、8 类动作动词和 19 类手术目标组成。该数据集用作开发深度学习解决方案的基准，以识别三元组形式的手术活动。这是第一次在自然视觉任务中复制与人-物体

OpenDataLab2026-07-12 更新770

Surgery-R1-54k

医疗影像分析

手术辅助

该数据集名为Surgery-R1-54k，包含了视觉问答、定位问答以及思维链（CoT）的配对数据，旨在提升对手术场景理解中的推理能力。该数据集基于EndoVis-18-VQLA和EndoVis-17-VQLA数据集构建，并使用qwen2.5-vl-72b-instruct API生成，同时经过专家评审确保准确性。数据集规模包括12,255个完整的思维链、33,342个视觉问答对以及8,902个定位

arXiv80

眼科疾病检测数据集

眼底疾病检测

深度学习

本项目数据集旨在开发一个改进版的YOLOv11眼科疾病检测系统，为眼科疾病的早期诊断和治疗提供支持。数据集聚焦于四种主要的眼科疾病，包括白内障、正常眼睛、翼状胬肉和麦粒肿。数据集的设计涵盖不同年龄段、性别和种族的患者，确保模型在多样化的临床场景中具有良好的泛化能力。每张图像都经过专业眼科医生的标注，确保数据的准确性和可靠性。数据集的类别数量为四个，分别代表了常见的眼科疾病和正常眼睛的状态，有助于模

github2024-11-17 更新1910

SMMILE

医疗影像分析

情境学习

SMMILE是一个由专家驱动的多模态医疗领域内情境学习（ICL）基准数据集，由11位医疗专家共同打造，包含111个问题（517个问题-图像-答案三元组），涵盖了6个医疗专业和13种成像模式。该数据集旨在评估多模态大型语言模型在医疗任务中的情境学习能力，揭示了当前模型在处理医疗领域多模态任务时的局限性和偏差。

arXiv2025-06-26 更新280

Eye Disease Detection

资源简介：

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