这是一个公共数据,用于从数字图像中对糖尿病视网膜病变检测进行基准测试。设计的主要目标是明确定义数据和测试协议,可用于基准糖尿病视网膜病变检测方法。通过使用此数据和定义的测试协议,可以比较不同方法之间的结果。有关更多信息,请参阅docu 门提。
托米·考皮
·瓦伦蒂娜·卡莱斯尼基内
·乔尼-克里斯蒂安·卡马拉伊
宁·拉斯·
伦苏·伊
里斯·索里·
阿斯塔·拉尼宁·雷
亚·武蒂莱宁
·朱哈尼·皮耶蒂莱·
海基·科尔维宁·汉努·乌西塔洛
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Machine Vision and Pattern Recognition Research Group Laboratory of Information Processing Lappeenranta University of Technology PO Box 20 FI-53851 Lappeenranta FINLAND
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根据所有参与e评估的专家的说法,89张彩色基底图的数据,其中84张至少是糖尿病视网膜病变的轻微非增殖性体征(微动脉瘤),5张是正常现象,没有共生任何糖尿病视网膜病变的迹象。图像是使用相同的 50 度视场数字 fundus 相机拍摄的,其成像设置不同。这些数据对应于良好的(不一定是典型的)实际情况,图像是可比的,并且可用于评估诊断方法的总体性能。此数据集称为"校准级 1 fundus 图像"。
具有地面真理的示例条目:
图像008 | 图像010 | 图像015 | 图像020 | 图像025 | 图像026 |
使用为图像注释提供的软件工具收集了 4 名医学专家的独立标记。收集过程中使用的计算机显示器未校准。一个受过医学教育和有扎实眼科经验的人被联合列为专家。专家们被要求标记与微动脉瘤、出血和硬体和软体外露有关的区域。专家被指示避免标记这些发现,以便标记区域的边界与发现有任何像素。专家们还被要求报告他们的共同责任,特别是为每一项发现注释最具代表性的单一观点。地面真理共同信任水平, [
无指导的收集过程引起了医学专家之间的显著差异。因此,为了更好的空间精度和抑制离群值,将最初的专业知识融合在一起。
示例视觉专家标记:
图像015 | 专家 1 | 专家2 | 专家 3 | 专家 4 |