FGADR

大规模的细粒度注释的糖尿病性视网膜病 (FGADR) 数据集由两个子集组成: Seg集 (1842图像) 和Grade集 (1000图像)。
糖尿病患者有患糖尿病视网膜病变 (DR) 的风险。这种疾病是当高血糖水平导致视网膜血管受损时。由于深度学习的巨大成功，计算机辅助DR诊断是早期检测DR和严重程度分级的有希望的选择。但是，由于缺乏具有一致且细粒度注释的训练数据，以前的大多数工作都提出了DR诊断系统，而对眼科医生而言却没有令人满意的性能或可解释性。为了解决这个问题，我们构造了一个包含2,842图像 (FGADR) 的大规模细粒度带注释的DR数据集。该数据集具有1,842幅图像，其中包含像素级DR相关病变注释，1,000幅图像级标签由6名板认证的眼科医生分级，具有评分者内部一致性。所提出的数据集能够对DR诊断进行广泛的研究。