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一、数据集核心基础信息
FIRE（Fundus Image Registration Dataset）是业内公开的专业视网膜眼底图像配准专用数据集，全量包含129张高清眼底视网膜图像，按场景特征匹配组合生成134对配准对照图像，所有图像根据特征属性划分为3个不同类别，适配差异化的算法训练与验证需求。
数据集全部样本均由Nidek AFC-210专业眼底照相机采集，单张图像原始分辨率达2912 * 2912，设备视觉仰角为40度，成像清晰度、医学标注规范性完全满足临床级科研要求。
该数据集由Papageorgiou Hospital与塞萨洛尼基亚里士多德大学联合构建，2017年正式对外公开发布，所有样本数据均采集自塞萨洛尼基大学合作的39名临床患者，相关官方发布人为C. Hernandez-Matas 、 X. Zabulis 、 A. Triantafyllou 、 P. Anyfanti 、 S. Douma 和 A.A. Argyros，配套公开研究论文为《FIRE: Fundus Image Registration Dataset》，所有数据来源合规、科研引用链路清晰。
二、内容覆盖范围
本资源完整覆盖FIRE数据集全量公开内容，包含数据集完整样本包、官方类别划分规则说明、配套相关论文原文、数据集采集规范文档、医学成像参数说明全量资料，可直接用于相关领域的科研开发工作。
全部129张原始高清眼底视网膜图像
134对配对图像的3类特征划分明细与使用说明
数据集采集设备参数、临床样本来源背景完整说明
配套官方发布论文原文与引用指南
三、核心可用途径
医学影像算法研发：可直接用于眼底图像配准算法、多模态眼底影像融合算法的训练、测试与效果对比，是计算机视觉医疗影像方向配准任务的常用基准数据集。
眼科临床辅助研究：为眼底病变跟踪、前后多诊次影像对照、糖尿病视网膜病变随访等临床辅助诊断场景的相关研究提供标准化数据支撑。
学术课题与论文研究：数据集配套有官方公开的学术论文，所有来源信息完整可溯源，可直接作为生物医学工程、计算机视觉方向的硕博课题核心实验数据集，也可用于期刊论文的对比实验环节，合规引用无需额外版权顾虑。
医疗AI产品落地验证：可为眼底相机类硬件厂商的配套影像配准功能开发、眼科AI筛查产品的效果验证提供标准化测试数据集，快速完成产品算法效果的基准校验。
FIRE Fundus Image Registration Dataset 视网膜眼底图像数据集.zip
(4.21 KB, 需要: RMB 2 元)
京公网安备 11010802022788号
