视网膜疾病

该数据集提供了人胚干细胞分化得到的视网膜色素上皮细胞的实验数据，包括细胞形态、标志物表达（如OTX2、BEST1、ZO-1）、分泌功能（PEDF）和吞噬能力等细胞模态信息，主要用于研究干细胞向视网膜色素上皮细胞的分化机制、细胞功能验证，以及为视网膜退行性疾病的细胞替代治疗和药物开发提供基础资源。

该数据集是一个包含眼底图像的医学图像数据集，专门针对糖尿病视网膜病变，数据模态为医学图像，主要用于糖尿病视网膜病变的自动检测、分类以及计算机辅助诊断研究，支持医学图像处理算法开发与眼科疾病分析。

该数据集是一个包含糖尿病视网膜病变眼底图像的医学影像数据集，数据模态为JPEG格式的图像文件，并附有CSV标签文件，用于标注病变严重程度。它主要用于训练和评估图像分类模型，支持视网膜病变的自动检测、疾病分级和辅助诊断研究，适用于计算机视觉和医疗人工智能领域的应用开发与学术探索。

该数据集是一个包含129张视网膜眼底图像的医学影像数据集，共形成134个图像对，分为3个类别，图像模态为高分辨率（2912×2912像素）的眼底彩色图像。数据来源于39位患者的临床采集，主要用于医学图像处理中的视网膜图像配准算法研究、视网膜疾病诊断辅助以及眼科影像分析等方向。

该数据集是一个包含40张数字视网膜图像的医学影像数据集，主要用于视网膜血管分割研究，支持糖尿病视网膜病变等疾病的自动诊断筛查。数据包含训练集和测试集各20张图像，每张图像均提供视野掩膜和手动血管分割标注，适用于计算机视觉算法开发和医学图像分析研究。

该数据集包含 3,300 名受试者的视网膜图像数据，涵盖二维（2D）和三维（3D）两种模态，主要用于青光眼的自动检测与诊断研究，同时通过平衡不同种族群体的样本数量，支持跨种族医疗公平性分析以及眼科疾病进展的量化评估。

该数据集包含约2208张眼底图像，每张图像标注有20种不同的视网膜疾病标签，属于医学影像模态，主要用于开发多标签分类模型、研究视网膜疾病的自动检测算法以及支持计算机辅助诊断系统的相关研究。

该数据集是一个包含年龄相关性黄斑变性、糖尿病黄斑水肿、孔源性视网膜脱离及正常病例共四类诊断标签的临床视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像集合，数据模态为医学影像，主要用途是作为深度学习模型在自动化视网膜疾病多分类任务中的训练、验证与性能基准测试资源，并支持分割、迁移学习等相关方法的研究，其北非人群来源也增强了视网膜成像研究的多样性。

该数据集是一个包含3,200张眼底图像的多模态医学影像数据集，涵盖46种视网膜疾病或状况的专家标注，主要用于医学影像分析、计算机辅助诊断以及人工智能在眼科疾病早期检测与分类方面的研究，以支持改善全球眼保健服务。

该数据集包含Cirneco dell'Etna犬视网膜病变和震颤综合征的基因组数据，包括全基因组测序原始数据（FASTQ格式）和SNP芯片基因分型数据（PLINK格式），主要研究AMPD2基因移码变异与神经视网膜疾病的关系，适用于遗传性视网膜退行性疾病、犬类疾病模型和跨物种神经疾病机制的研究。

该数据集是基于Messidor图像集提取的医学图像分析数据集，包含20个特征，如质量评估、微动脉瘤和渗出物检测、黄斑与视盘距离等，主要模态为图像衍生特征和临床表格数据，用于糖尿病视网膜病变的自动筛查、疾病预测模型开发以及医疗图像分类研究，支持机器学习在眼科疾病诊断中的应用。

该数据集包含人类胚胎发育第12和14周视网膜组织的单细胞测序数据，通过10x Genomics和Illumina平台生成，数据模态为基因表达矩阵，主要用于研究视网膜发育过程中的细胞类型鉴定、基因调控网络以及进化保守性，为视网膜疾病机制探索和再生医学应用提供基础资源。