VIDS-Fundus 1.0 参考实现元数据包（基于 IDRiD）
该数据集是 VIDS-Fundus 1.0 参考实现的元数据与文档包，基于印度糖尿病视网膜病变图像数据集（IDRiD）迁移至 Verified Imaging Dataset Standard（VIDS）眼底扩展 1.0
基本信息
资源简介
VIDS-Fundus 1.0 参考实现元数据包（基于 IDRiD）
VIDS-Fundus 1.0 Reference Implementation Metadata Package (IDRiD)
该数据集是 VIDS-Fundus 1.0 参考实现的元数据与文档包，基于印度糖尿病视网膜病变图像数据集（IDRiD）迁移至 Verified Imaging Dataset Standard（VIDS）眼底扩展 1.0。它发布可再分发的 VIDS 元数据层、文档及标注附属文件，原始眼底图像不再分发，仍由 IDRiD 权威来源提供。元数据层包含 443 个眼底标注附属文件，覆盖 80 名分级受试者与 81 名分割受试者两个互不重叠的队列。迁移后的元数据经 Princeton Medical Systems 独立审查，符合 VIDS-Fundus 1.0 模式。可用于眼底影像元数据标准化、糖尿病视网膜病变分级与分割研究（来源 DOI 。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该记录包含基于印度糖尿病视网膜病变图像数据集（IDRiD）的 VIDS-Fundus 1.0 参考实现的元数据与文档包，已迁移至 Verified Imaging Dataset Standard（VIDS）眼底扩展 1.0。它发布可再分发的 VIDS 元数据层、文档以及参考实现的标注附属文件。原始眼底图像有意不再分发，仍可从权威 IDRiD 来源获取（DOI 10.21227/H25W98）。元数据层包含 443 个眼底标注附属文件，覆盖 80 名分级受试者与 81 名分割受试者组成的互不重叠队列，零重叠。迁移后的元数据经 Princeton Medical Systems 独立审查，认定符合 VIDS-Fundus 1.0 模式。眼底模态声明为自定义模态代码。该记录记录了结构
【主题与分类】
主题标签：fundus photography、diabetic retinopathy、IDRiD、retinal imaging、medical imaging metadata、dataset standard、VIDS、image annotation、segmentation、reference implementation。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21511086
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.21511086
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 852.0 KB。
数据说明
本记录包含基于印度糖尿病视网膜病变图像数据集（IDRiD）的 VIDS-Fundus 1.0 参考实现的元数据和文档包，已迁移至已验证成像数据集标准（VIDS）眼底扩展 1.0。它发布了参考实现的可再分发 VIDS 元数据层、文档和标注附属文件。原始眼底图像有意不再分发，仍可从权威 IDRiD 来源获取（DOI 10.21227/H25W98）。元数据层包含 443 个眼底标注附属文件，覆盖 80 名分级受试者和 81 名分割受试者的不相交队列，零重叠。迁移后的元数据经 Princeton Medical Systems 独立审查，认定符合 VIDS-Fundus 1.0 模式。眼底模态声明为自定义模态代码。本记录记录了与标准的结构一致性；它不验证任何记录值的临床真实性。 governing specification 是 VIDS 眼底扩展规范 1.0，作为配套记录存档。
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。
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