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眼部疾病识别数据集iChallenge-PM.zip

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简介：
iChallenge-PM 数据集是一款专为促进眼部疾病自动检测技术发展而设计的数据集合，包含大量标注的眼科影像资料。 iChallenge-PM.zip包含用于眼疾识别的数据集。

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  • 眼部疾病识别数据集iChallenge-PM.zip
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    iChallenge-PM 数据集是一款专为促进眼部疾病自动检测技术发展而设计的数据集合，包含大量标注的眼科影像资料。 iChallenge-PM.zip包含用于眼疾识别的数据集。
     
  • CNNs在眼部疾病识别中的应用
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    本研究探讨了卷积神经网络(CNNs)在眼科医学影像分析领域的应用，重点关注其在各类眼部疾病自动检测与诊断方面的潜力和优势。 CNN的眼病识别始于一个有趣的挑战：使用卷积神经网络从眼底图像中识别眼部疾病。该项目利用深度学习技术，并提供了可用于模型训练和评估的代码。通过Grad-CAM增强了模型的可解释性。
     
  • 眼病识别的数据集
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    本数据集专注于多种常见眼疾的图像识别研究，包含大量标注清晰的眼科临床图片与关键指标参数，旨在促进算法模型在眼科疾病早期诊断中的应用与发展。 眼病智能识别（ODIR）是一个结构化的眼科数据库，包含5,000名患者的资料，包括他们的年龄、左眼和右眼的彩色眼底照片以及医生的诊断关键词。该数据集代表了由上工医疗技术有限公司从中国不同医院/医疗中心收集的真实患者信息集合。在这些机构中，使用市场上各种相机（如佳能、蔡司和Kowa）拍摄的眼底图像具有不同的分辨率。
     
  • 橙子多种疾病的识别数据集
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    本数据集旨在通过收集和分析橙子在不同疾病状态下的图像及特征信息，为机器学习模型提供训练资源，以准确识别并区分各类影响橙子健康的病害与缺陷。 橙子多类疾病数据集用于构建机器学习和深度学习算法以对橙子的疾病进行分类。该数据集中包括新鲜橙子以及柑橘溃疡病、黑斑病和柑橘黄变病这三类疾病，每种疾病的图片数量在200到300张之间不等。
     
  • 肺部疾病的CT影像数据集
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    该肺部疾病CT影像数据集包含了多种常见肺部疾病的高质量CT图像，为医学研究和诊断提供了宝贵资源。 肺部疾病CT图像数据集包含三个类别：健康、1型疾病和2型疾病。训练文件夹内有用于模型训练的图像，并按照类名称划分成不同的子文件夹；测试文件夹则包含了用于评估模型性能的图像，同样根据类别名分为若干子目录。整个数据集中共有300多张肺部CT影像。
     
  • 皮肤疾病数据集.zip
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    本数据集包含各类皮肤疾病的图片及详细信息，旨在用于皮肤病诊断模型的研究与开发。 从一个皮肤病网站上爬取了包含标签说明的皮肤病图片，并将其分为训练集、评估集和测试集，分别有128张、32张和40张图片。
     
  • UCI心脏疾病数据集
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    UCI心脏疾病数据集是由科研机构与医院合作提供的医疗数据库，用于研究和预测个体患心脏病的风险。该数据集包含患者的年龄、性别、血压等信息及是否患有心脏疾病的标签，是机器学习中分类任务的经典案例之一。 Heart Disease UCI数据集的相关详细信息可以参考这篇文章：https://blog..net/didi_ya/article/details/120196857 去掉链接后的版本如下： 关于Heart Disease UCI数据集的详细信息可以在相关文章中找到。
     
  • Framingham心脏疾病数据集
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    Framingham心脏疾病数据集是由美国国立心脏、肺和血液研究所资助的研究项目，包含大量关于心血管疾病的临床数据，用于研究预测模型。 CSV数据集通常包含表格形式的数据，用于存储或交换结构化信息。这类文件格式简单、易于解析，并且被广泛应用于数据分析和机器学习项目中。用户可以轻松地将各种类型的信息组织进CSV文件里，例如客户记录、产品目录或者实验结果等。 对于研究人员及开发者而言，利用CSV数据集进行探索性分析或是构建模型是非常常见的一种做法。这类数据集能够帮助他们更好地理解问题背景，并据此开发出更有效的解决方案或算法。
     
  • 疾病分类数据集.zip
    优质
    该资料包包含一个关于各类疾病的详细分类数据集，适用于医学研究、数据分析和教育用途。 该数据集能够帮助你利用现有的机器学习和深度学习知识，并将其应用于医学领域，从而简化内科医生的工作任务。此数据集包含132个参数，可以预测42种不同类型的疾病。完整的数据集包括两个CSV文件：一个用于训练模型，另一个用于测试模型。每个CSV文件都有133列，其中前132列记录了患者的症状信息，最后一列表示预后情况。这些症状对应于42种不同的疾病类别，并可以进行进一步的分类研究。你需要在训练数据集上建立模型并使用测试数据集来评估其性能。