糖尿病视网膜病变
该数据集是一个包含糖尿病视网膜病变严重程度标签的眼底图像数据集，数据模态为医学影像（眼底图像），主要用于训练和评估机器学习与深度学习模型，以辅助医生进行糖尿病视网膜病变的自动诊断、严重程度分级以及相关计算机辅助诊断系统的研究与应用开发。
基本信息
资源简介
糖尿病视网膜病变
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetic Retinopathy》。源站首次发布：2025-08-06。
【数据内容】
源站原始描述：Dataset Description: This dataset is a curated and reorganized version of the original Diabetic Retinopathy 2015 Data (Colored, Resized), intended for classification and grading of Diabetic Retinopathy (DR) across five distinct stages: No_DR: No signs of diabetic retinopathy Mild: Mild non-proliferative diabetic retinopathy Moderate: Moderate non-proliferative diabetic retinopathy Severe: Severe non-proliferative diabetic retinopathy Proliferate_DR: Proliferative diabetic retinopathy All images…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 825.23 KB。
【主题与分类】
主题标签：diabetes、eyes and vision。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/shajinrp/diabetic-retinopathy
使用许可：ODC Public Domain Dedication and Licence (PDDL)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("shajinrp/diabetic-retinopathy")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d shajinrp/diabetic-retinopathy
unzip diabetic-retinopathy.zip -d diabetic-retinopathy/
数据说明
该数据集是一个用于机器学习和深度学习模型的眼底图像数据集，专门针对糖尿病视网膜病变的严重程度分类。数据集包含大量经过专业标注的眼底图像，每张图像都标注了糖尿病视网膜病变的严重程度等级。数据来源于Kaggle平台公开共享的医学影像资源，主要应用于医学图像分析领域，特别是糖尿病并发症的自动诊断、疾病严重程度评估以及相关计算机辅助诊断系统的开发与验证。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
