青光眼
青光眼是一组以视神经萎缩和视野缺损为共同特征的致盲性眼病，病理性眼压升高是其主要危险因素。发病机制多与房水循环障碍有关，小梁网-巩膜静脉窦系统变性导致房水流出受阻，眼压持续升高，可压迫和损害视神经纤维。早期常无明显症状，随着病情进展可出现视力下降、眼胀、头痛、虹视等表现，晚期视野逐渐缩窄，甚至完全失明。临床主要通过药物、激光或手术方式控制眼压，延缓视神经损害。青光眼是全球首位不可逆性致盲眼病，早期筛查与精准监测在公共卫生和临床研究中具有重要价值。
获取 青光眼 专属定制方案
使用透明质酸开发拉坦前列素结膜接触型药物递送装置
该数据集包含基于透明质酸的拉坦前列素结膜接触型药物递送装置的动物实验数据，数据模态包括实验动物的眼压测量记录、行为观察、基因表达定量结果以及组织学分析图像，主要用于研究新型眼科药物递送系统在青光眼治疗中的有效性、安全性及其对眼压和炎症反应的调控作用。
正常与青光眼视神经筛板细胞中自分泌运动因子、LPA受体及细胞外基质RNA表达数据集
该数据集包含来自青光眼患者与正常对照者的视神经筛板细胞的RNA表达数据，通过qPCR技术检测了自分泌运动因子、LPA受体及细胞外基质相关基因的表达水平，主要应用于青光眼病理机制、眼科疾病分子生物学以及细胞外基质在神经退行性疾病中的作用研究。
原发性开角型青光眼黄斑血管密度损失加速的补充材料
该数据集包含原发性开角型青光眼患者的前瞻性队列研究数据，主要模态为光学相干断层扫描血管成像（OCTA）图像，用于分析黄斑血管密度在不同疾病阶段的纵向变化，支持青光眼血管损伤机制和疾病进展的临床研究。
一项关于原发性开角型青光眼与血清脂质相关性的临床研究
该数据集包含45名原发性开角型青光眼患者和45名对照者的临床表格数据，涵盖眼科检查指标和空腹血脂谱（如总胆固醇、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、甘油三酯），通过病例对照研究分析血脂异常与青光眼风险的相关性，主要用于探索青光眼的代谢性病理机制及临床风险因素识别。
GAMMA青光眼多模态分级数据集
该数据集是一个公开的多模态青光眼分级数据集，包含配对的二维彩色眼底照片和三维光学相干断层扫描（OCT）体积数据，数据模态涵盖图像和医学影像，主要用于开发结合眼底与OCT信息的自动青光眼分级算法，支持眼科影像分析、计算机辅助诊断及多模态融合研究。
GOALS 挑战赛
该数据集是一个包含300张环视光学相干断层扫描（OCT）图像的医学影像数据集，提供了视网膜神经纤维层、神经节细胞-内丛状层和脉络膜层的分割掩码以及青光眼标签，主要用于支持人工智能在青光眼早期诊断中的层分割和分类研究，以提升OCT辅助诊断的准确性和临床价值。
标准化多通道青光眼数据集（SMDG-19）
该数据集是一个整合了19个公共数据集的标准化眼底图像集合，包含眼底图像及其元数据，属于医学图像模态，主要用于青光眼的机器学习研究，如疾病筛查、诊断算法开发与模型验证，是目前最大的公开青光眼眼底图像资源库。
OCT与眼底青光眼数据集
该数据集包含50个训练样本的OCT和眼底图像，属于医学影像模态，每个样本附带杯盘比、青光眼信息、受试者信息及B超扫描图像等结构化数据，主要用于青光眼的图像分类研究与辅助诊断。
REFUGE挑战赛（视网膜眼底青光眼挑战赛）
该数据集包含1200幅视网膜眼底图像，每幅图像均提供视盘和视杯的精确分割标注以及临床青光眼诊断标签，属于医学影像模态，主要用于青光眼的计算机辅助诊断、医学图像分割算法研究以及深度学习模型在眼科疾病检测中的开发与评估。
EyePACS人工智能青光眼筛查挑战赛轻量级版本2
该数据集包含眼底图像模态的数据，来源于EyePASC人工智能青光眼筛查挑战赛的轻量级版本2，主要用于机器学习模型对青光眼的检测和分析，支持医学影像分析、计算机辅助诊断以及人工智能在眼科疾病筛查中的研究与应用。
常规超声和剪切波弹性成像在急性原发闭合性青光眼临床分期中的诊断价值
该数据集包含急性原发性闭角型青光眼患者的常规超声、彩色多普勒血流成像和剪切波弹性成像等多模态医学影像数据，通过测量视神经直径、视网膜中央动脉血流以及视神经与脂肪组织的弹性参数，旨在研究这些影像学特征在青光眼临床分期中的诊断价值，为青光眼的早期识别和精准诊疗提供支持。
大规模注意力青光眼数据集
该数据集包含11,760张眼底图像模态数据，涵盖可疑和阴性青光眼样本的诊断标注，其中部分图像还提供了注意力区域标注，主要用于青光眼的自动检测、计算机辅助诊断以及基于注意力机制的医学图像分析研究，支持深度学习模型在眼科疾病筛查中的应用。