数据集概览
定义：眼底照相与OCT影像数据集是由长沙朗慧信息科技有限公司构建的大规模眼科系列影像数据库。以眼底照相与OCT合计300,000例；两类分配量、双眼和同眼多协议计数方式待订单锁定合格眼底照相 + OCT（光学相干断层扫描）检查为主体，采用DICOM标准原始数据格式，保留完整序列信息、空间几何参数及元数据。覆盖12余种核心病种，多中心来源，严格质控，适用于医学影像AI模型训练与辅助诊断能力建设。
| 数据集名称 | 眼底照相与OCT影像数据集 |
| 数据总量 | 眼底照相与OCT合计300,000例；两类分配量、双眼和同眼多协议计数方式待订单锁定（级） |
| 影像模态 | 眼底照相 + OCT（光学相干断层扫描） |
| 扫描协议 | |
| 原始数据格式 | 脱敏原始DICOM，保留完整层级与元数据 |
| 核心病种（P0） | 糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑病变线索、年龄相关性黄斑变性、青光眼性视神经损害、病理性近视等 |
| 扩展病种（P1） | 视网膜静脉阻塞、视网膜动脉阻塞、视盘水肿/视神经萎缩、视网膜脱离/裂孔线索等 |
| 来源机构 | 家合作三甲医院 |
| 质控标准 | Kappa ≥ 0.75，L1-L5 五档质量分级 |
| 应用场景 | AI模型训练、辅助诊断、影像组学研究、算法验证 |
疾病分布示意
交付规格与字段要求
数据集严格遵循统一交付索引要求，确保数据质量与可追溯性。
交付与计数：眼底照相按眼别检查（同次同眼多视野计1例）；OCT按眼别OCT检查/Volume（同次同眼同一扫描协议计1例）
阳性病例构成：
覆盖范围：
原始数据要求：
字段组覆盖：批次来源与定位、匿名患者信息、检查主键、模态与部位、协议与设备、专项字段、文件层级、报告文本、诊断标签、临床背景、关联字段、质量与处置
结构化文本：
数据规模增长趋势
2026前沿AI研究进展
领域综述：2025-2026年眼科系列AI进入基础模型时代，大规模预训练模型在多任务泛化、少样本学习方面取得突破性进展。顶级期刊Nature、Nature Medicine、The Lancet等连续发表多项临床级验证研究，推动眼科系列AI从实验室走向临床部署。
RETFound 眼底基础模型
Nature, 2023-2025DeepMind RETFound系列在百万级眼底图像上自监督预训练，在70余种眼部疾病诊断和系统性疾病预测中达到专家级。
OCT Multi-Disease AI Diagnosis
Nature Medicine, 2025基于OCT的多疾病统一诊断系统，覆盖黄斑变性、糖尿病视网膜病变、青光眼等50+眼底疾病，AUC均>0.95。
Fundus + OCT 多模态眼科AI
Ophthalmology, 2026融合眼底照相与OCT的多模态AI系统，在青光眼早期诊断中比单一模态提升12%，实现结构-功能联合评估。
Systemic Disease Prediction from Retinal Images
Cell Reports Medicine, 2025眼底AI预测心血管疾病、糖尿病、神经系统疾病等全身健康风险，展示视网膜影像作为"人体窗口"的巨大潜力。
标注流程与质控
影像采集与脱敏
标准化采集流程，设备原始导出完整数据，去除患者身份信息（PHI）后入库，确保数据合规性。
初标（专科医师）
主治医师对照标准逐例标注，包括病灶定位、形态学描述、疾病诊断标签及专项指标。
审核（副主任及以上）
副主任及以上职称专家对初标结果逐项审核，修正错误标注，补充遗漏维度，确保标注准确性。
一致性评估
随机抽取10%样本由3位医师独立标注，计算Fleiss' Kappa系数，低于0.75的维度标识为需返修。
质量验收检查项
授权与使用协议
学术研究许可
面向高校和科研机构，支持医学AI相关学术研究。签署协议后提供脱敏数据子集，需注明来源：朗慧科技 DataAssetsAPI。
商业授权许可
面向医疗器械企业、AI诊断公司，支持医学AI产品研发和医疗器械注册。提供全量数据+定制标注+增量更新服务。
数据合规声明
所有影像均来源合法授权，PHI字段全量脱敏，不包含任何可直接识别个人身份的信息，符合《个人信息保护法》和《数据安全法》要求。
定制服务
支持特定病种增补、多模态标注扩展、AI辅助诊断模型定制训练等扩展需求。