糖尿病视网膜病变数据集（Eyepacs, APTOS2019, Messdior, Messdior - 2，e_ophtha)

文章目录

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一、Eyepacs 数据集

二、APTOS2019 数据集

三、Messdior 数据集

四、Messdior - 2 数据集

五、E_ophtha 数据集

数据集对比与应用建议

总结

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糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy，DR）是糖尿病常见且严重的微血管并发症之一，严重威胁糖尿病患者的视力健康。糖尿病视网膜病变可分为非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR），前者又细分为轻、中、重度。

轻度 NPDR 时，眼底主要特征为视网膜微动脉瘤，像红色的小点，同时还会有少量视网膜内出血点，此阶段患者大多无明显症状。发展到中度 NPDR，眼底除了微动脉瘤和出血点增多外，还出现了硬性渗出，呈黄白色、边界清晰的蜡样斑点，部分患者可见棉绒斑，呈灰白色、边界不清的棉絮状，此时患者可能有轻微视力下降。重度 NPDR 的眼底，有较多视网膜内出血，视网膜静脉串珠样改变以及视网膜内微血管异常，视力下降明显。当病情进展为 PDR，眼底会出现新生血管，容易破裂导致玻璃体积血，还有纤维增殖形成纤维血管膜，严重时可致牵拉性视网膜脱离，对视力影响极大。

一、Eyepacs 数据集

1. 总样本量：约 35,129 张眼底图像（不同来源提及数量略有差异）。
2. 标注体系：采用国际临床糖尿病视网膜病变严重程度量表（ICDRS），分为 0 - 4 级：
   • 0 级：无病变
   • 1 级：轻度非增殖性 DR（存在微动脉瘤、可能有少量硬性渗出）
   • 2 级：中度非增殖性 DR（可见出血点、棉絮斑等病变）
   • 3 级：重度非增殖性 DR（出现静脉串珠、视网膜内微血管异常）
   • 4 级：增殖性 DR（包含新生血管、玻璃体积血等严重病变）
3. 文件相关：数据集包含丰富的眼底图像数据，图像分辨率跨度较大，涵盖从低分辨率到高分辨率的多种图像，为糖尿病视网膜病变的研究提供了多样的图像样本。

   

二、APTOS2019 数据集

1. 总样本量：共 5,590 张眼底图像（其中训练集 3,662 张，测试集 1,928 张）。
2. 标注体系：同样采用 ICDRS 0 - 4 级分级标准，与 Eyepacs 数据集标注标准一致，保证了数据标注的规范性和可比性。
3. 文件相关：图像为 RGB 格式，分辨率多样，能够反映不同成像条件下的眼底状况，对糖尿病视网膜病变分级诊断的算法研究有重要参考价值。

   

三、Messdior 数据集

1. 总样本量：包含 1,200 张眼底图像，是 2004 年法国国防研究部资助的 TECHNO - VISION 项目中建立的公开眼底图数据库之一。
2. 数据源：图像分辨率有 1440×960、2240×1488 和 2304×1536 三种，格式为 TIFF 。
3. 标注体系：糖尿病视网膜病变分级标准为 0 - 3 四个级别，并且为每个分级标签为 0 - 2 的图像提供了黄斑水肿的风险信息，与 ICDRS 略有差异：
   • 0 级：无病变
   • 1 级：轻度非增殖性 DR
   • 2 级：中度非增殖性 DR
   • 3 级：重度非增殖性 DR 或增殖性 DR
4. 文件相关：数据集中的图像来自不同的眼科机构，数据具有一定的多样性，为糖尿病视网膜病变的多方面研究提供了数据支持。

四、Messdior - 2 数据集

1. 总样本量：共 1,200 张眼底图像（800 张训练集，400 张测试集），可视为 Messdior 的升级版。
2. 标注体系：沿用 0 - 3 级分级标准，但标注过程中通过更严格的流程和更多专家参与，标注一致性显著提升，能更准确地反映糖尿病视网膜病变的状况。
3. 文件相关：除了图像数据外，还包含一些元数据，这些元数据能够提供关于图像采集等方面的额外信息，有助于深入研究糖尿病视网膜病变。

五、E_ophtha 数据集

1. 总样本量：包含数千张眼底图像（具体数量因不同子集而有所不同）。
2. 标注体系：提供详细的病变标注，包括微动脉瘤、出血点、渗出物等，并支持多疾病分类。标注过程由多名资深视网膜专家共同参与，确保了标注的准确性和全面性。
3. 文件相关：e_ophtha 由两个子数据库组成，分别是 e - ophtha - ma（微动脉瘤）和 e - ophtha - ex（渗出物）。e - ophtha - ex 包含 47 张有渗出物的图像和 35 张无病变的健康图像；e - ophtha - ma 包含 148 张有微动脉瘤或小出血的图像以及 233 张无病变的图像。这些图像的分辨率有所不同，视野范围为 35° - 50°。图像格式为 JPEG，病变的二进制掩码格式为 PNG，方便研究人员对病变区域进行分析。

   

数据集对比与应用建议

1. 数据对比：这五个数据集在图像数量、分辨率、标注体系等方面存在差异。Eyepacs 数据集样本量较大，涵盖图像丰富；APTOS2019 数据集图像格式为 RGB，适合算法训练；Messdior 数据集图像来自多个眼科机构，数据多样；Messdior - 2 数据集标注一致性高且有元数据支持；E_ophtha 数据集对病变标注详细，有多个子集方便不同疾病分类研究。
2. 应用建议：
   • 算法开发：对于算法开发，Eyepacs 数据集因样本量大、标注体系完善，可作为首选数据集，用于模型的初步训练，获取丰富的图像特征信息。
   • 性能验证：结合 APTOS2019 数据集，该数据集图像在不同成像条件下获取，可用于验证算法在不同质量图像下的性能，提高算法的鲁棒性。
   • 病变研究：若进行糖尿病视网膜病变的高精度研究，Messdior 或 Messdior - 2 数据集较为合适，其标注信息有助于开展病变定位与分割等研究，Messdior - 2 数据集的元数据还可为多模态数据融合提供基础，进一步挖掘数据价值。

总结

这五个数据集都为糖尿病视网膜病变的研究提供了重要的数据支持，但在图像来源、数量、分辨率、分级标准以及数据质量等方面存在一定差异，研究人员可根据自身研究目的和需求选择合适的数据集，以推动糖尿病视网膜病变相关研究的发展。

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