视神经及周围视网膜的 OCT 可视化
真实 OCT 可视化示例 图像仅用于说明数据形态,不作为站内实验样本或诊断依据。 Bobjgalindo / CC BY-SA 4.0

Dataset registry

公开数据入口

访问状态和条款可能变化,下载时记录日期与版本。

数据集任务设备与规模访问
OCT2017 / Retinal OCT Images
分类深度学习

四类视网膜 OCT 图像分类

约 10 万张训练图像,需以数据仓库版本说明为准

临床采集,设备与中心分布需阅读原论文
Mendeley Data下载前核对数据许可、去标识说明与研究用途限制
RETOUCH Challenge
分割跨设备

IRF、SRF 与 PED 液体区域检测和分割

多厂商 OCT 体数据与独立测试协议

Cirrus、Spectralis、Topcon
Grand Challenge需要注册并遵循挑战数据使用和结果提交规则
OCT Image Retinal Database
分类数据治理

视网膜 OCT 图像研究与分类实验

具体数量与标签应以 ICPSR 当前版本元数据为准

访问后核查采集协议与图像层级
ICPSR使用前阅读 ICPSR 条款并记录下载版本

Before training

数据进入模型前的六项审计

  1. 版本记录下载日期、发布版本和文件校验值。
  2. 许可确认研究用途、再分发与衍生结果限制。
  3. 划分按受试者而不是单张图像划分训练与测试。
  4. 设备统计厂商、中心、扫描协议和图像尺寸。
  5. 标签保存标注定义、标注者信息和不确定样本规则。
  6. 泄漏排查重复切片、文件名、边框和后处理痕迹。

Toolchain

推荐工具链

按功能组合,不绑定单一框架。

Inspect

Fiji / ImageJ

快速检查图像位深、像素尺度、直方图与批处理结果。

官方站点
Annotate

napari

使用 Python 插件生态查看体数据、标签层和人工修订。

官方文档
Model

MONAI

组织医学影像数据管线、变换、训练和可复现实验。

官方站点
Version

Git + DVC

代码进入 Git,大文件与数据版本通过 DVC 或对象存储追踪。

官方文档