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。
IDRiD（印度糖尿病视网膜病变图像数据集）
IDRiD数据集是一个包含81张彩色眼底图像的医学图像数据集，提供了像素级别的糖尿病视网膜病变病灶标注（如微动脉瘤、出血和渗出物）以及疾病严重程度信息，主要用于开发与评估糖尿病视网膜病变的早期检测、图像分割和疾病分级算法，支持医学图像分析领域的研究与应用。
糖尿病视网膜病变
该数据集包含糖尿病视网膜病变相关的医学图像数据，如图像模态的眼底照片，可能附带病变严重程度的分级信息，主要用于医学影像分析、深度学习模型训练以及计算机辅助诊断系统在眼科疾病自动检测与分类领域的研究和应用。
糖尿病视网膜病变数据集
该数据集包含用于糖尿病视网膜病变检测的彩色眼底图像，属于医学图像模态，涵盖了不同病变严重程度的标注样本，主要用于计算机视觉和深度学习在眼科疾病自动筛查、分级诊断及辅助决策系统中的研究与应用。
糖尿病视网膜病变检测处理数据集
该数据集包含经过预处理的眼底图像，用于糖尿病视网膜病变的检测与分类，属于医学影像模态，主要应用于计算机视觉辅助诊断、疾病自动分级以及深度学习模型在眼科医学影像分析领域的研究与开发。
糖尿病视网膜病变相关变量数据集
该数据集是一个包含糖尿病患者临床表格数据的医学研究数据集，记录了年龄、性别、BMI、血压、生活习惯、家族史、血糖血脂指标等多维变量，专门用于分析糖尿病视网膜病变（包括非增殖型和增殖型）的相关风险因素，主要应用于糖尿病并发症的流行病学研究、临床风险预测模型构建以及相关医学统计分析方法验证。
糖尿病视网膜病变分类
该数据集以结构化文本形式提供了糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿的国际临床严重程度分级标准，包含用于评估疾病分期的分类体系，主要用于眼科临床研究、疾病诊断标准化、医学教育以及辅助医生进行糖尿病相关眼病的严重程度判定和管理决策。
糖尿病视网膜病变检测预处理数据集
该数据集是一个包含眼底图像和五级分类标签的医学影像数据集，用于糖尿病视网膜病变的自动检测与严重程度分级，数据模态为图像，主要应用于计算机视觉辅助诊断、深度学习模型训练与评估等研究方向，旨在提升医疗影像分析的自动化水平。
糖尿病视网膜病变GWAS汇总统计数据（UK Biobank）
该数据集为基于UK Biobank队列的糖尿病视网膜病变全基因组关联研究（GWAS）汇总统计数据，包含遗传变异统计结果，数据模态为基因型统计表格，主要用于探索糖尿病视网膜病变的遗传关联、支持遗传风险分析和疾病机制研究。
IDRiD：糖尿病性视网膜病变分级数据集
IDRiD是一个包含印度患者眼底彩色图像的医学影像数据集，每张图像都标注了糖尿病性视网膜病变的严重程度等级，主要用于计算机辅助诊断、深度学习模型训练以及医学图像分析研究，以推动眼科疾病自动筛查技术的发展。
糖尿病视网膜病变测试裁剪与重采样数据集
该数据集包含经过裁剪和重采样处理的视网膜图像，属于医学影像模态，主要用于糖尿病视网膜病变的自动检测、疾病分级以及计算机辅助诊断等医学影像分析研究，支持相关算法的开发与验证。
数据集3：糖尿病视网膜病变分类眼底图像数据集
该数据集是一个包含经过预处理的眼底图像的多模态医学图像数据集，主要用于糖尿病视网膜病变的自动分类与诊断研究，图像已按病变严重程度分为0至4级，并通过CLAHE对比度增强、去噪和GrabCut分割等预处理技术提升病灶可见性，为开发基于深度学习的眼科辅助诊断模型提供数据支持。