基于零样象限分割的开放预处理旋前眼数据集 (OPTED)
计算机视觉与模式识别
2026-04-16 v2
摘要
旋前是全球范围内感染性失明的主要原因，撒哈拉以南非洲承担着超过 85% 的全球负担，埃塞俄比亚alone 占据所有病例的一半以上。然而，现有的用于自动旋前分类的公开预处理数据集极少，且没有来自最受影响地区的。原始临床眼部照片包含显著的背景噪声，阻碍直接用于机器学习管道。我们提出OPTED，一个使用 Segment Anything Model 3 (SAM 3) 进行自动区域感兴趣提取所构建的开放源码预处理旋前眼数据集。我们描述了一个可复现的四步流程：(1) 使用 SAM 3 基于文本提示对结膜腹表面进行零样分割；(2) 背景移除与对齐裁剪；(3) 基于置信度分数的质量筛选；(4) 使用 Lanczos 缩放至 224x224 像素。独立的提示选择阶段识别最佳文本提示，通过对所有 2,832 张已知标签图像进行五个候选提示的比较，我们确定 "inner surface of eyelid with red tissue" 为最佳选项，实现平均置信度为 0.872 (标准差 0.070)，检测率达 99.5% (剩余 13 张图像通过备用提示恢复)。该流程以两种格式输出：保留原始宽高比的裁剪对齐图像，以及已标准化为 224x224 图像，即可用于预训练网络。OPTED 数据集、预处理代码及所有实验制品均以开放源码形式发布，以促进可复现的旋前分类研究。
引用
@article{arxiv.2603.06885,
title = {OPTED: Open Preprocessed Trachoma Eye Dataset Using Zero-Shot SAM 3 Segmentation},
author = {Kibrom Gebremedhin and Hadush Hailu and Bruk Gebregziabher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.06885},
year = {2026}
}
备注
9 figure, 3 tables