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_tensorflowIPN-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*2mm-Volume: 400pixel*400pixel*640pixelOCTA_3M(No.10301-No.10500):-FOV: 3mm*3mm*2mm-Volume: 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，呈现视网膜血管的三维结构。我们构建了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，包含2种视场（Field of View, FOV）类型，具体包括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。本数据集包含超过36万张图像，总数据量约80GB。

相关论文：
1. Mingchao Li, Yerui Chen, Zexuan Ji, Keren Xie, Songtao Yuan, Qiang Chen, Shuo Li. “图像投影网络：OCTA图像中的3D到2D图像分割”，《IEEE医学成像汇刊》，第39卷第11期，第3343-3354页，2020年。
2. Mingchao Li, Yuhan Zhang, Zexuan Ji, Keren Xie, Songtao Yuan, Qinghuai Liu, Qiang Chen. “IPN-V2与OCTA-500：视网膜图像分割的方法与数据集”，arXiv:2012.07261。

相关代码：
图像投影网络（Image Projection Network, IPN）：https://github.com/chaosallen/IPN_tensorflow
IPN-V2：https://github.com/chaosallen/IPNV2_pytorch

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数据集结构
OCTA-500包含两个子集：OCTA_6M与OCTA_3M。
OCTA_6M（编号10001-10300）：
- 视场：6mm×6mm×2mm
- 体数据尺寸：400像素×400像素×640像素
OCTA_3M（编号10301-10500）：
- 视场：3mm×3mm×2mm
- 体数据尺寸：304像素×304像素×640像素
两个子集均包含以下内容：
- 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
- 像素级标签
-- 视网膜血管分割
-- 视网膜中央凹无血管区分割