OCTDL: Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep Learning Methods

要約

光干渉断層撮影 (OCT) は、眼科で広範な臨床応用が行われている非侵襲的なイメージング技術です。
OCT は網膜層の視覚化を可能にし、網膜疾患の早期発見とモニタリングに重要な役割を果たします。
OCT は、光波干渉の原理を利用して網膜の微細構造の詳細な画像を作成し、目の状態を診断するための貴重なツールとなります。
この研究では、疾患グループと網膜の病理に従ってラベル付けされた 2,000 枚を超える OCT 画像で構成されるオープンアクセス OCT データセット (OCTDL) を紹介します。
このデータセットは、加齢黄斑変性症 (AMD)、糖尿病性黄斑浮腫 (DME)、網膜上膜 (ERM)、網膜動脈閉塞症 (RAO)、網膜静脈閉塞症 (RVO)、および硝子体黄斑境界面疾患 (
ビデオ）。
画像は、動的スキャン長と画像解像度を備えたラスター スキャン プロトコルを使用して、Optovue Avanti RTVue XR で取得されました。
各網膜 B スキャンは中心窩を中心に取得され、経験豊富な網膜専門医によって解釈およびカタログ化されました。
この研究では、この新しいオープンアクセス データセットにディープ ラーニング分類手法を適用しました。

要約(オリジナル)

Optical coherence tomography (OCT) is a non-invasive imaging technique with extensive clinical applications in ophthalmology. OCT enables the visualization of the retinal layers, playing a vital role in the early detection and monitoring of retinal diseases. OCT uses the principle of light wave interference to create detailed images of the retinal microstructures, making it a valuable tool for diagnosing ocular conditions. This work presents an open-access OCT dataset (OCTDL) comprising over 2000 OCT images labeled according to disease group and retinal pathology. The dataset consists of OCT records of patients with Age-related Macular Degeneration (AMD), Diabetic Macular Edema (DME), Epiretinal Membrane (ERM), Retinal Artery Occlusion (RAO), Retinal Vein Occlusion (RVO), and Vitreomacular Interface Disease (VID). The images were acquired with an Optovue Avanti RTVue XR using raster scanning protocols with dynamic scan length and image resolution. Each retinal b-scan was acquired by centering on the fovea and interpreted and cataloged by an experienced retinal specialist. In this work, we applied Deep Learning classification techniques to this new open-access dataset.

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