Eye Diseases Classification
Conjunto de datos de imágenes retinianas clasificadas en cuatro categorías: normal, retinopatía diabética, cataratas y glaucoma. Estas imágenes provienen de varias fuentes abiertas y son adecuadas para el entrenamiento de modelos de imágenes médicas.
Aproximadamente 4200 imágenes retinianas en formato de imagen (JPEG/PNG según la fuente)
Licencia de base de datos abierta (ODbL) con atribución a los autores originales
Descripción
El conjunto de datos Clasificación de enfermedades oculares contiene aproximadamente 4200 imágenes de fondos de pantalla divididas en cuatro clases principales: retinopatía normal, diabética, cataratas y glaucoma. Las imágenes provienen de varias bases de datos abiertas, como iDRid y HRF, y ofrecen una diversidad visual adaptada a la investigación de imágenes médicas.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Modelos de formación para la clasificación automática de enfermedades oculares
- Desarrollo de herramientas diagnósticas en oftalmología
- Investigación en visión artificial aplicada a la imagen médica
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Este conjunto de datos se puede enriquecer añadiendo anotaciones adicionales que especifiquen los estadios de la enfermedad o integrando nuevas imágenes de otras bases de datos para mejorar la diversidad. La anotación manual por parte de expertos puede mejorar la precisión de las clases.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de visión médica
- Desarrolladores de IA para la salud
- Proyectos de clasificación de imágenes
🔧 Herramientas compatibles
- TensorFlow
- PyTorch
- OpenCV
💡 Consejo
El tratamiento previo de las imágenes para estandarizar las resoluciones mejora el rendimiento del modelo.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos cubre varias enfermedades oculares?
Sí, incluye imágenes para cuatro categorías principales: normal, retinopatía diabética, cataratas y glaucoma.
¿Las imágenes están anotadas por expertos médicos?
Las anotaciones se basan en bases de datos públicas, pero la revisión adicional de expertos puede mejorar la calidad.
¿Se puede usar este conjunto de datos para entrenar un modelo de negocio?
Sí, siempre que se respete la licencia ODbL y se atribuyan las fuentes originales.