来自Aizawl的糖尿病视网膜病变检测高分辨率眼底数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.21227/c20k-b753

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

该数据集包含来自米佐拉姆邦艾藻尔市Eye Care医院495名独特受试者的高分辨率视网膜眼底图像，用于糖尿病视网膜病变（DR）的检测与分类。图像在五年间使用OCT RS 330设备拍摄，该设备具有45°视场角（小瞳孔成像时为33°）、45.7 mm焦距和6.25 mm传感器宽度。每张图像的分辨率为3000x3000像素，确保了高诊断质量以及微动脉瘤、渗出物和出血等细微特征的可见性。标注由经验丰富的眼科医生依据既定的DR分级标准进行。每张图像被归类为五个（0-4）DR严重程度等级之一：无DR、轻度DR、中度DR、重度DR和增殖性DR。该数据集反映了米佐拉姆邦独特的人口统计学和医疗保健特征，填补了现有DR研究中代表性不足人群的空白。该数据集为推进基于AI的DR检测提供了宝贵资源，可应用于分类、分割和增强研究。

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。