专家标注彩色眼底照片数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06287645

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。

数据说明

条件：视网膜疾病、糖尿病视网膜病变。本临床试验旨在通过提供一个全面的数字眼底照片数据集并附有专家分级，以解决巴基斯坦视网膜图像数据集匮乏的问题。该数据集将包含来自巴基斯坦个体的视网膜图像，并由三位玻璃体视网膜专科医生精心标注。这些专家将评估常见视网膜疾病的存在与严重程度，包括无糖尿病视网膜病变（No DR）、轻度、中度、重度、增殖性糖尿病视网膜病变、临床显著性黄斑水肿（CSME）以及晚期糖尿病眼病（ADED）。每张图像还将评估诊断清晰度及是否存在任何额外发现。最终分级决定将通过分级者之间的一致共识达成，以确保数据集的可靠性和准确性。这一举措有望推动巴基斯坦及其他地区的眼科研究并改善患者护理。

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。