OCTA-500

Optical coherence tomography angiography (OCTA) is a novel imaging modality that allows a micron-level resolution to present the three-dimensional structure of the retinal vascular.We propose a new multi-modality dataset, dubbed OCTA-500. It contains 500 subjects with 2 field of view (FOV) types, including OCT and OCTA volumes, 6 types of projections, 4 types of text labels and 2 types of pixel-level labels. This dataset contains more than 360K images with a size of about 80GB. Related Papers:-Mingchao Li, Yerui Chen, Zexuan Ji, Keren Xie, Songtao Yuan, Qiang Chen, and Shuo Li.“Image projection network: 3D to 2D image segmentation in OCTA images,” IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 39, no. 11 pp. 3343-3354, 2020.-Mingchao Li, Yuhan Zhang, Zexuan Ji, Keren Xie, Songtao Yuan, Qinghuai Liu and Qiang Chen. "IPN-V2 and OCTA-500: Methodology and Dataset for Retinal Image Segmentation," arXiv:2012.07261. Related Codes:IPN: https://github.com/chaosallen/IPN_tensorflow IPN-V2: https://github.com/chaosallen/IPNV2_pytorchNow, OCTA-500 is publicly available. Get Password:To get the password of the compressed package, an application email must be sent to [e-mail] with a specified form like below, otherwise may be ignored.Title of Mail:The string of 'OCTA500' can not be empty. It is the fixed form and a special sign we use to identifying your downloading intention from other disturbers like spams.The contents appending to OCTA500 can help us identifying you more easily.OCTA500: your_organization: your_nameBody of Mail:Organization Detail: Your Organization DetailsMain Works: Your Main WorksUsages: YourUsages About This Data Set Dataset StructureOCTA-500 includes two subsets: OCTA_6M and OCTA_3M.OCTA_6M(No.10001-No.10300):FOV: 6mm*6mm*2mmVolume: 400pixel*400pixel*640pixelOCTA_3M(No.10301-No.10500):FOV: 3mm*3mm*2mmVolume: 304pixel*304pixel*640pixelBoth subsets contain the following information: OCT volumes OCTA volumes Projection Maps -OCT FULL(average) -OCT ILM_OPL (average) -OCT OPL_BM (average) -OCTA FULL (average) -OCTA ILM_OPL (maximum) -OCTA OPL_BM (maximum) Text Label -Gender -Age -OS/OD -Disease Pixel Label -retinal vessel segmentation -foveal avascular zone segmentation

光学相干断层扫描血管造影（Optical coherence tomography angiography, OCTA）是一种新型成像技术，可实现微米级分辨率，清晰呈现视网膜血管的三维结构。
本研究提出一款新型多模态数据集，命名为OCTA-500。该数据集涵盖500名受试者的样本，包含2种视场（Field of View, FOV）类型，具体包括光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography, OCT）与OCTA体数据、6类投影图像、4类文本标签以及2类像素级标签。数据集总图像数量超过36万张，总数据量约80GB。

相关论文：
1. Mingchao Li、Yerui Chen、Zexuan Ji、Keren Xie、Songtao Yuan、Qiang Chen与Shuo Li：《图像投影网络：OCTA图像中的3D到2D图像分割》，发表于《IEEE Transactions on Medical Imaging》2020年第39卷第11期，页码3343-3354。
2. Mingchao Li、Yuhan Zhang、Zexuan Ji、Keren Xie、Songtao Yuan、Qinghuai Liu与Qiang Chen：《IPN-V2与OCTA-500：视网膜图像分割的方法与数据集》，预印本编号arXiv:2012.07261。

相关代码：
IPN：https://github.com/chaosallen/IPN_tensorflow
IPN-V2：https://github.com/chaosallen/IPNV2_pytorch

目前OCTA-500已对外开放获取。获取压缩包密码需遵循如下流程：
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邮件主题：必须包含字符串"OCTA500"，该字符串为必填项，是我们用于区分垃圾邮件等干扰信息、识别您的下载请求的特殊标识。在主题中添加OCTA500可帮助我们更快速地识别您的身份。
邮件正文格式：OCTA500: 您的机构名称: 您的姓名
邮件正文需包含以下内容：
- 机构详情：您的机构详细信息
- 主要工作：您的主要工作内容
- 数据集用途：您使用本数据集的具体用途

数据集结构：
OCTA-500包含两个子数据集：OCTA_6M与OCTA_3M。
1. OCTA_6M（编号范围10001至10300）：
- 视场尺寸：6mm×6mm×2mm
- 体数据分辨率：400像素×400像素×640像素
2. OCTA_3M（编号范围10301至10500）：
- 视场尺寸：3mm×3mm×2mm
- 体数据分辨率：304像素×304像素×640像素

两个子数据集均包含以下内容：
- 体数据：OCT体数据、OCTA体数据
- 投影图像：
- OCT FULL（平均投影）
- OCT ILM_OPL（平均投影）
- OCT OPL_BM（平均投影）
- OCTA FULL（平均投影）
- OCTA ILM_OPL（最大投影）
- OCTA OPL_BM（最大投影）
- 文本标签：
- 性别
- 年龄
- OS/OD（左眼/右眼）
- 疾病信息
- 像素级标签：
- 视网膜血管分割标签
- 黄斑中心凹无血管区分割标签

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

OCTA-500是一个包含500名受试者视网膜OCTA图像的数据集，提供多种模态、投影和分割标签，适用于视网膜血管研究。数据集分为两个子集（OCTA_6M和OCTA_3M），并包含详细的注释和更新记录。