Новые обновления
- 03.08.24: Доступен новый реферат, представляющий новый подход к обнаружению глаукомы: Оценка сосудистой сети сетчатки для обнаружения глаукомы: сравнительный анализ человеческого опыта и алгоритмов глубокого обучения.
- 15.05.24: В папке кода EyePACS-light-V2 на Kaggle появился новый шаблон PyTorch для быстрой и простой настройки обнаружения глаукомы. В этой модели используется облегченный MobileNetV3, и точность теста составила 92,6 %: https://www.kaggle.com/code/deathtrooper/pytorch-easy-setup-for-glaucoma-detection-92-6.
- 09.03.24: EyePACS-light-V2 теперь имеет оценку удобства использования Kaggle 10,0: в набор данных добавлен дополнительный файл метаданных.csv.
- 20.01.24: Высокоуровневый обзор предварительной обработки EyePACS-light-V2 теперь доступен по ссылке на набор данных Kaggle в разделе «О программе» (прокрутите до конца), если вам интересно, как был получен набор данных.
- 28.12.23: Тест EyePACS-light-V2 на точность теста 94,94% с использованием ConvNeXtTiny: https://www.kaggle.com/code/deathtrooper/benchmark-94-94-convnexttiny
- 12.12.23 : EyePACS-light-V2 уже ЗДЕСЬ!!! Будьте первым, кто оценит свою модель с помощью этого улучшенного набора данных! Загрузите с Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/deathtrooper/glaucoma-dataset-eyepacs-airogs-light-v2/data
Примечание по цитированию
Если этот каталог оказался для вас полезным, пожалуйста, процитируйте следующее:
- Райли Кифер, Мухаммад Абид, Джессика Стин, Махса Раиси Ардали и Эхсан Амджадян. 2023. Каталог общедоступных наборов данных по глаукоме для приложений машинного обучения: подробное описание и анализ общедоступных наборов данных по глаукоме, доступных инженерам машинного обучения, решающим проблемы, связанные с глаукомой, с использованием изображений глазного дна сетчатки и изображений ОКТ. В материалах 7-й Международной конференции по информационным системам и интеллектуальному анализу данных (ICISDM '23) 2023 г. Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 24–31. https://doi.org/10.1145/3603765.3603779
Публичный каталог наборов данных по глаукоме
[Помогите расширить этот репозиторий, предоставив ссылки/публикации на новые наборы данных по глаукоме!]
Содержание репозитория
- README.md: Обзор глаукомы, соответствующие исследования и ссылки для доступа к наборам данных
- Benchmark-eyepacs-airogs-light.md : Таблица лидеров для оценки набора тестов с использованием наборов train/val набора данных EyePACS-AIROGS-light.
- summary.md: разбивка по классам наборов данных, типы изображений и типы глаукомы.
- data-availability.md: изображение набора данных и доступность сегментации.
- origin.md: происхождение и годы сбора набора данных.
Обзор глаукомы
По данным AAO, «глаукома — это заболевание, которое повреждает зрительный нерв вашего глаза. Обычно это происходит, когда жидкость скапливается в передней части глаза. Эта дополнительная жидкость увеличивает давление в глазу, повреждая зрительный нерв». Это основная причина слепоты, состояние которой со временем ухудшается, если его не лечить. Оптометристы диагностируют глаукому с помощью изображений глазного дна (2D-изображение глаза) или изображений когерентной томографии глаза (ОКТ) (3D-изображение глаза). На изображениях глазного дна оптометристы обычно ищут повреждения зрительного бокала или диска зрительного нерва. На изображениях ОКТ оптометристы обычно ищут атрофию слоев. Чтобы автоматизировать выявление глаукомы, наборы данных обрабатываются с помощью машинного обучения. Наборы данных изображений глазного дна обычно предназначены либо для классификации глаукомы, чтобы отличить здоровых от глаукомы, либо для сегментации головки зрительного нерва для извлечения и анализа повреждений чашечки или диска. Высококачественные наборы эталонных данных, такие как EyePACS-AIROGS-light, имеют заранее определенные наборы для обучения, проверки и тестирования для обеспечения воспроизводимости.
Соответствующие наборы данных по глаукоме (составлено мной)
- SMDG-19 [Набор данных], «Стандартизированный многоканальный набор данных по глаукоме, версия 19», https://www.kaggle.com/datasets/deathtrooper/multichannel-glaucoma-benchmark-dataset
- EyePACS-AIROGS-light-v1 [Набор данных], «Искусственный интеллект EyePACS для надежного скрининга глаукомы, облегченная версия 1», https://www.kaggle.com/datasets/deathtrooper/eyepacs-airogs-light
- EyePACS-AIROGS-light-v2 [Набор данных], «Искусственный интеллект EyePACS для надежного скрининга глаукомы, облегченная версия 2», https://www.kaggle.com/datasets/deathtrooper/glaucoma-dataset-eyepacs-airogs-light- v2
Соответствующие исследования глаукомы (мною)
- ARVO 2024 [Аннотация], «Оценка сосудистой сети сетчатки для выявления глаукомы: сравнительный анализ человеческого опыта и алгоритмов глубокого обучения», https://iovs.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2794846
- AAO 2022 [Аннотация], «Комплексное исследование общедоступных наборов данных о глаукоме для автоматического обнаружения глаукомы», https://aaopt.org/past-meeting-abstract-archives/?SortBy=ArticleYear&ArticleType=&ArticleYear=2022&Title=&Abstract=&Authors= &Аффилиация=&НОМЕР ПРОГРАММЫ=225129
- AAO 2023 [Аннотация], «Прогностическая сила кровеносных сосудов глазного дна при обнаружении глаукомы», принята в качестве презентации для AAO 2023.
- AAO 2023 [Аннотация], «EyePACS-light: легкий сбалансированный набор данных для автоматического моделирования классификации глаукомы», принят в качестве плаката для AAO 2023
- ARVO 2023 [Аннотация], «Основная проверка общедоступных наборов данных, используемых в моделях искусственного интеллекта для обнаружения глаукомы», https://iovs.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2791017
- ARVO 2023 [Аннотация], «Стандартизированный набор данных по глаукоме открытого доступа для приложений искусственного интеллекта», https://iovs.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2790420
- IEEE-IEMCOM 2022 [Полный документ], «Обзор алгоритмов обнаружения глаукомы с использованием изображений глазного дна и ОКТ», https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9946629
- IEEE-ICIVC 2023 [Полный документ], «Автоматическая стандартизация изображения глазного дна с использованием алгоритма динамического глобального порога переднего плана», https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10270429
- ICISDM 2023 [Полный документ], «Каталог общедоступных наборов данных по глаукоме для приложений машинного обучения», https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3603765.3603779
Пример данных
| Дришти-ГС | G1020 | ОРИГА-свет | REFUGE1-ВАЛ | ПАПИЛА |
|---|
 |  |  |  |  |
Сокращения вариантов использования
- Классификация
- BGC = бинарная классификация глаукомы (здоровый против глаукомы или неглаукомный против глаукомы)
- MGC = классификация множественной глаукомы (минимум 2 типа глаукомы, включая подозреваемую)
- Сегментация
- ODS = сегментация диска зрительного нерва
- OCS = сегментация оптической чаши
- BVS = сегментация кровеносных сосудов
- OLS = сегментация уровня OCT
- RNFLS = сегментация слоя нервных волокон сетчатки
- Другой
- LT = Задача локализации
- IQA = Оценка качества изображения
- MIDI = ввод нескольких изображений в домене
- CDR = оценка соотношения чашек к дискам
- N = насечка
- VF = Информация о поле зрения/сегментация
Публичные наборы данных изображений глаукомы
| Набор данных | Ссылка для доступа | Доступность | Этикетки от глаукомы? | Вариант использования |
|---|
| АКРИМА | https://figshare.com/s/c2d31f850af14c5b5232 | открыть | Да | БГК |
| ВОЗРАСТ | https://age.grand-challenge.org/Download/ | регистрация | Да | МГК, ЛТ |
| BEH (Глазная больница Бангладеш) | https://github.com/mirtanvirislam/Deep-Learning-Based-Glaucoma-Detection-with-Cropped-Optic-Cup-and-Disc-and-Blood-Vessel-Segmentation/tree/master/Dataset | открыть | Да | БГК |
| БИОМИСА | https://data.mendeley.com/datasets/2rnnz5nz74/2 | открыть | Да | MGC, BGC, MIDI, OLS, CDR |
| Чаксу-ИМИДЖ | https://doi.org/10.6084/m9.figshare.20123135 | открыть | Да | БГК |
| CRFO-v4 | https://data.mendeley.com/datasets/trghs22fpg/4 | открыть | Да | БГК, МДИ, ОДС, ОКС |
| ДР-ХАГИС | https://personalpages.manchester.ac.uk/staff/niall.p.mcloughlin/ | открыть | Да | БГК, БВС |
| ДРИОНС-БД | https://www.researchgate.net/publication/326460478_Glaucoma_dataset_-_DRIONS-DB | открыть | Н | ОРВ |
| ДРИШТИ-GS1 | https://cvit.iiit.ac.in/projects/mip/drishti-gs/mip-dataset2/Home.php | открыть | Да | BGC, ODS, OCS, CDR, N |
| EyePACS-AIROGS | https://airogs.grand-challenge.org/data-and-challenge/ | открыть | Да | БГК, IQA |
| EyePACS-AIROGS-light (v1) | https://www.kaggle.com/datasets/deathtrooper/eyepacs-airogs-light | регистрация | Да | БГК |
| EyePACS-AIROGS-light (v2) | https://www.kaggle.com/datasets/deathtrooper/glaucoma-dataset-eyepacs-airogs-light-v2 | регистрация | Да | БГК |
| ПЯТЕРКИ | https://figshare.com/articles/figure/FIVES_A_Fundus_Image_Dataset_for_AI-based_Vessel_Segmentation/19688169/1 | открыть | Да | БГК, БВС |
| G1020 | https://www.kaggle.com/datasets/arnavjain1/glaucoma-datasets | регистрация | Да | БГК, ОДС, ОКС |
| ГАММА | https://gamma.grand-challenge.org/ | регистрация | Да | BGC?, ODS, OCS, OLS?, LT, MIDI |
| ЦЕЛИ | https://ichallenges.grand-challenge.org/iChallenge-GON3/ | регистрация | Да | БГК, ОЛС |
| ВИНОГРАД | https://springernature.figshare.com/collections/GRAPE_A_multi-modal_glaucoma_dataset_of_follow-up_visual_field_and_fundus_images_for_glaucoma_management/6406319/1 | открыть | Да | МГК, ВФ |
| Гарвард-GF | https://ophai.hms.harvard.edu/datasets/harvard-glaucoma-fairness-3300-samples/ | запрос | Н | БГК, ВФ, РНФЛС, МИДИ |
| ХРФ | https://www5.cs.fau.de/research/data/fundus-images/ | открыть | Да | |
| INSPIRE-AVR-тест | https://medicine.uiowa.edu/eye/inspire-datasets | открыть | Н | |
| INSPIRE-СТЕРЕО | https://medicine.uiowa.edu/eye/inspire-datasets | открыть | Н | |
| ИСИЭК-1000 | https://www.kaggle.com/datasets/linchundan/fundusimage1000 | регистрация | Да | |
| KEH (Глазная больница Кима) | https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/1YRRAC | открыть | Да | |
| ЛАГ | https://github.com/smilell/AG-CNN | запрос | Да | |
| ЛЕС-АВ | https://figshare.com/articles/dataset/LES-AV_dataset/11857698/1 | открыть | Да | |
| Левен-Хайфа HRF | https://rdr.kuleuven.be/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.48804/Z7SHGO | запрос | Да | МГК, БВС |
| МШФ | https://www.nature.com/articles/s41597-023-02188-x#ref-CR17 | открыть | Да | БГК, IQA |
| ОКТВ | https://zenodo.org/record/1481223#.Y20g3XbMIuV | открыть | Да | |
| ОИА-ОДИР | https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/ocular-disease-recognition-odir5k | регистрация | Да | |
| ONHSD | https://aldiri.info/Image%20Datasets/ONHSD.aspx | недоступный | Да | |
| ОРИГА-свет | https://www.kaggle.com/datasets/sshikamaru/glaucoma-detection | регистрация | Да | |
| ПАПИЛА | https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14798004.v1 | открыть | Да | |
| БЕЗОПАСНОСТЬ1 | https://refuge.grand-challenge.org/REFUGE2Download/ | регистрация | Да | |
| БЕЗОПАСНОСТЬ2 | https://refuge.grand-challenge.org/REFUGE2Download/ | регистрация | Да | |
| РИГА-БИН-РАШЕД | https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/3b591905z | открыть | Н | |
| РИГА-МАГРАБИ | https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/3b591905z | открыть | Н | |
| РИГА-МЕССИДОР | https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/3b591905z | открыть | Н | |
| RIM-ONE-r1 | http://medimrg.webs.ull.es/research/retinal-imaging/rim-one/ | открыть | Да | |
| RIM-ONE-r2 | http://medimrg.webs.ull.es/research/retinal-imaging/rim-one/ | открыть | Да | |
| RIM-ONE-r3 | http://medimrg.webs.ull.es/research/retinal-imaging/rim-one/ | открыть | Да | |
| RIM-ONE-DL | http://medimrg.webs.ull.es/research/retinal-imaging/rim-one/ | открыть | Да | |
| СИГФ | https://github.com/XiaofeiWang2018/DeepGF | запрос | Да | |
| СМДГ | https://www.kaggle.com/datasets/deathtrooper/multichannel-glaucoma-benchmark-dataset | регистрация | Да | |
| sjchoi86-HRF | https://github.com/yiweichen04/retina_dataset | открыть | Да | |
| ВЕИРК | https://github.com/ProfMKD/Glaucoma-dataset | открыть | Да | |
