角膜病灶图像数据集
角膜表面病灶图像和医生标注，可用于小样本溃疡病灶分割，由Federal University of Piauí提供，来自GitHub Pages数据库，包含30条数据，适用于图像分割任务。
基本信息
资源简介
角膜病灶图像数据集
【一句话概览】
CLID 角膜病变图像数据集目前包含 30 张角膜表面图像，均在医疗操作过程中采集，光照条件和设备各不相同，涵盖不同类型和程度的角膜病变，以增加数据多样性。图像使用 Topcon Sle 角膜地形图仪在散射光下以 10 倍放大拍摄，并通过连接该地形图仪的 iPhone 5s 智能手机获取。采集后，一位拥有外科与眼科应用科学博士学位的资深眼科医生用触控笔将前眼段病变区域标为红色、分析区域标为蓝色，以利用与背景的对比。每个图像文件夹含原始图（N_orig）和标注图（N）两个文件（来源 rodrigoveras.github.io）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《CLID (Corneal Lesions Image Dataset)》。
【数据内容】
源站原始描述：The CLID dataset currently contains 30 images of the cornea’s surface, acquired during medical procedures with different lighting conditions and equipment, and including different types and levels of corneal lesions, thus increasing the variability of the data. The images were captured using a Topcon Sle corneal topographer, with 10 × magnification, in diffused lighting. The photos were obtained using an iPhone 5s smartphone connected to the Topcon Sle corneal topographer. After image capture, a…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：CLID数据集目前包含30张角膜表面图像，这些图像是在医疗过程中使用不同的照明条件和设备获取的，涵盖了不同类型和程度的角膜病变，从而增加了数据的变异性。图像是使用Topcon Sle角膜地形图仪，在漫射照明下以10倍放大率拍摄的。照片是通过连接到Topcon Sle角膜地形图仪的iPhone 5s智能手机获得的。图像捕获后，一位拥有应用外科手术与眼科学博士学位的经验丰富的眼科医生，使用触摸笔在眼前节以红色标记了病变区域，并以蓝色标出了整个分析区域。专家选择红色和蓝色作为标记颜色是因为它们与背景形成鲜明对比。 1. 如何使用 每个图像文件夹包含两个图像文件。一个文件代表原始图像，命名为“N_orig”（其中N为图像编号），另一个文件命名为N（其中N为图像编号）。带有“_orig”后缀的文件表示原始图像，而另一个文件则是眼科医生标记过的图像。 /Dataset /1 //1 //1_orig /2 //2 //2_orig . . . //N_orig 1.1 图像 原始图像 描述原始图像 最后更新于3分钟前 标记图像 描述标记图像 最后更新于3分钟前 2. 下载CLID数据集： 下载
【主题与分类】
主题标签：cornea、corneal lesions、ophthalmology、anterior eye segment、image dataset、smartphone、corneal topographer。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://rodrigoveras.github.io/clid/
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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
源站：https://rodrigoveras.github.io/clid/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
角膜表面病灶图像和医生标注，可用于小样本溃疡病灶分割。
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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