DDR糖尿病视网膜病变数据集
多中心糖尿病视网膜病变眼底数据，含分级和病灶检测/分割任务，由Peking University提供，来自GitHub数据库，数据格式为图像，包含13673条数据，适用于图像分割任务。
基本信息
资源简介
DDR糖尿病视网膜病变数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《nkicsl/DDR-dataset》。源站首次发布：2019-05-07。
【数据内容】
源站原始描述：A General-purpose High-quality Dataset for Diabetic Retinopathy Classification, Lesion Segmentation and Lesion Detection # OIA-DDR A General-purpose High-quality Dataset for Diabetic Retinopathy Classification, Lesion Segmentation and Lesion Detection You can download OIA-DDR from either Baidu Drive or Google Drive. - OIA-DDR on Baidu Drive: DDR dataset PWD:ue0t - OIA-DDR on Google Drive: DDR dataset The dataset is a zip file split into 10 chunks, and must first be combined into a single zip arc…
【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://github.com/nkicsl/DDR-dataset
使用许可：MIT。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-11-01，引用时请注意版本时效。
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
git clone https://github.com/nkicsl/DDR-dataset.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/nkicsl/DDR-dataset/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
OIA-DDR
A General-purpose High-quality Dataset for Diabetic Retinopathy Classification, Lesion Segmentation and Lesion Detection
You can download OIA-DDR from either Baidu Drive or Google Drive.
- OIA-DDR on Baidu Drive: DDR dataset PWD:ue0t
- OIA-DDR on Google Drive: DDR dataset
The dataset is a zip file split into 10 chunks, and must first be combined into a single zip archive before extraction. To fully unpack the dataset:
cat DDR-dataset.zip.0* > DDR-dataset.zip
unzip DDR-dataset.zip
If you make use of the DDR dataset, please cite our following paper:
@article{LI2019,
title = “Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Diabetic Retinopathy Screening”,
author = “Tao Li and Yingqi Gao and Kai Wang and Song Guo and Hanruo Liu and Hong Kang”,
journal = “Information Sciences”,
volume = “501”,
pages = “511 - 522”,
year = “2019”,
issn = “0020-0255”,
doi = “https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.011”,
url = “http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025519305377”,
}
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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