糖尿病视网膜病变
糖尿病视网膜病变是糖尿病最常见的微血管并发症之一，也是劳动年龄人群主要的致盲性眼病。其发病机制主要涉及长期高血糖引起的多元醇通路激活、晚期糖基化终末产物堆积、氧化应激及炎症反应，导致视网膜毛细血管周细胞丢失、基底膜增厚、血-视网膜屏障破坏。VEGF等促血管生成因子过度表达进一步诱发新生血管形成。临床上早期为非增殖期，表现为微动脉瘤、点片状出血、硬性渗出及棉绒斑；进展至增殖期后出现视盘或视网膜新生血管、玻璃体积血甚至牵拉性视网膜脱离，严重者可致失明。诊疗上强调全身代谢控制联合眼科规范化筛查，增殖期病变依赖全视网膜光凝或抗VEGF药物眼内注射，重症需玻璃体切割手术。目前人工智能辅助眼底影像分析在社区筛查中的应用显著提升了早期识别率，为疾病管理带来新方向。
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糖尿病视网膜病变分类数据集
该数据集包含经过重新整理和尺寸调整的眼底图像，属于医学影像模态，每张图像根据糖尿病视网膜病变的严重程度进行标注，主要用于图像分类任务，支持计算机辅助诊断和糖尿病并发症的自动化检测研究。
糖尿病视网膜病变检测数据集
该数据集包含眼底图像及其对应的五级分类标签（0到4级），数据模态为医学影像，主要用于糖尿病视网膜病变的自动检测与严重程度分级研究，适用于计算机视觉和医疗AI领域，旨在通过深度学习模型辅助眼科疾病的诊断与分析。
2型糖尿病患者糖尿病视网膜病变患病率
该数据集为临床表格数据，记录了2型糖尿病患者中糖尿病视网膜病变的患病率及相关临床指标，涵盖不同种族群体的标准化统计信息，包括糖尿病视网膜病变的详细分类（如非增殖性、增殖前、增殖性）以及临床显著黄斑水肿等关键数据。主要应用于糖尿病并发症的流行病学研究、糖尿病视网膜病变风险评估以及公共卫生政策制定，为糖尿病眼病的预防和管理提供数据支持。
南印度糖尿病视网膜病变遗传学（SIGNATR）研究中年龄与蛋白尿与增殖性糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿的关联
该数据集包含南印度裔2型糖尿病患者的临床数据，涵盖眼底图像和光学相干断层扫描（OCT）等影像模态，以及年龄、性别、糖尿病病程、糖化血红蛋白、蛋白尿等多维临床表格信息，主要用于研究糖尿病视网膜病变（特别是增殖性糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿）的风险因素，支持临床预测和流行病学分析。
糖尿病性视网膜病变训练数据集（未压缩版）
该数据集包含未压缩的眼底图像数据，属于医学图像模态，专门用于糖尿病性视网膜病变的检测与分析研究，支持疾病自动筛查、分级以及深度学习模型训练等应用场景，旨在为医学图像分析领域的研究人员提供便捷、标准化的数据支持。
增生性糖尿病视网膜病变患者护理中断的持续时间和频率
该数据集记录了增生性糖尿病视网膜病变患者在治疗和随访过程中护理中断的持续时间和频率，数据模态主要为临床表格数据，包含患者的人口统计学、临床特征及中断记录等信息，主要用于研究患者护理依从性、评估疾病管理质量，并为优化糖尿病视网膜病变的长期干预策略提供实证依据。
马拉维Thyolo地区糖尿病视网膜病变筛查接受度数据
该数据集包含马拉维Thyolo地区糖尿病患者眼病筛查的临床表格数据，涵盖年龄、性别、教育背景、糖尿病病程、并发症史、HIV状态、就诊频率、DR筛查认知与接受度、转诊记录及视力分级等多维度变量，主要用于研究资源匮乏地区糖尿病视网膜病变筛查的接受度及其影响因素，支持医疗可及性分析和公共卫生策略评估。
VEGF在糖尿病视网膜病变中的研究
该数据集包含815名突尼斯2型糖尿病患者的临床与基因数据，通过实时荧光定量PCR检测VEGFA基因变异，旨在研究VEGFA基因变异和单倍型与糖尿病视网膜病变及其严重程度的关联性，主要应用于糖尿病视网膜病变的遗传学研究领域。
南印度糖尿病视网膜病变遗传学研究（SIGNATR）
该数据集是一个包含南印度2型糖尿病患者临床资料、眼底摄影图像和光学相干断层扫描（OCT）图像的多模态医学研究数据集，主要用于分析糖尿病视网膜病变（DR）和糖尿病黄斑水肿（DME）的风险因素，包括人口统计学特征、生化指标和影像学分级结果，支持糖尿病并发症的流行病学研究和临床预测模型开发。
糖尿病视网膜病变视网膜OCT图像
该数据集包含以中央凹为中心的成人视网膜OCT图像，专门针对糖尿病视网膜病变诊断，属于医学影像模态；主要用于研究糖尿病视网膜病变的影像特征、开发自动诊断算法，并支持眼科疾病的计算机辅助诊断和深度学习模型训练，适用于临床研究和医学人工智能应用。
DRIMDB（糖尿病性视网膜病变图像数据库）
DRIMDB是一个包含大量标注视网膜图像的医学影像数据集，数据模态为眼底照片，主要用于糖尿病性视网膜病变的图像质量测试、疾病诊断辅助以及计算机视觉和深度学习在医学图像分析中的应用研究。
糖尿病视网膜病变检测的多模态OCTA与眼底图像数据集
该数据集是一个专门用于糖尿病视网膜病变检测的多模态医学影像数据集，包含眼底图像和光学相干断层扫描血管成像两种图像模态，数据来自两个版本共计185名个体的562张图像，按照无病变、轻度病变和中度病变分为三个类别，主要用于医学影像分析、计算机辅助诊断以及多模态融合算法在眼科疾病检测中的研究与应用。