MAPLES-DR：MESSIDOR 糖尿病视网膜病变解剖与病理标签

数据集获取

源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24328660.v3

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 58.4 MB。

数据说明

MAPLES-DR（MESSIDOR解剖与病理标签，用于糖尿病视网膜病变的可解释筛查）[1]，包含糖尿病视网膜病变（DR）和黄斑水肿（ME）的新诊断，以及针对MESSIDOR公共眼底数据集[2]中198张图像，与这些病理相关的10种视网膜结构的新像素级分割图。注释流程及MAPLES-DR标签的评估记录在《Scientific Data》论文中[1]。如果您希望在学术作品中使用此数据集，我们恳请您引用：Gabriel Lepetit-Aimon, Clément Playout, Marie Carole Boucher, Renaud Duval, Michael H Brent, and Farida Cheriet. Maples-dr: messidor anatomical and pathological labels for explainable screening of diabetic retinopathy. Scientific Data , 11(1):914, 08 2024. doi:10.1038/s41597-024-03739-6。为便于将MAPLES-DR与MESSIDOR图像整合，我们发布了一个名为maples_dr的Python包，该包可自动下载MAPLES-DR标签，并对MESSIDOR眼底图像进行匹配、裁剪和调整大小。我们强烈建议有意在MAPLES-DR标签上训练模型的AI研究人员访问我们的快速入门页面。

数据集描述 视网膜结构分割 2019年2月至2020年2月，来自加拿大蒙特利尔和多伦多的七位资深视网膜专家在从公开数据集MESSIDOR [2]中提取的198张眼底图像上分割了与DR相关的解剖和病理结构：4种解剖结构：视盘、视杯、黄斑和血管；3种亮病变：渗出物、棉絮斑和玻璃膜疣；3种红病变：微动脉瘤、出血和新生血管。这10种生物标志物以单独的PNG二值图像提供，另外还有两张分割图：不确定亮区和不确定红区，其中包含明显病理性但确切性质不明确的结构（例如，红病变中的微动脉瘤与出血）。有关生物标志物定义或其诊断作用的更多详细信息

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。