糖尿病视网膜病变检测

这是一个包含视网膜眼底图像的医学影像数据集,专门用于糖尿病视网膜病变的自动检测与分类研究,数据模态为图像,主要应用于医疗健康领域的疾病筛查、辅助诊断以及机器学习模型的开发与评估,旨在提高眼科疾病的早期识别效率和诊断准确性。

kaggle
2026-05-04 更新
浏览 6
医学影像分类糖尿病视网膜病变筛查

基本信息

大小
0.16 GB
创建/更新时间
2026-05-04

资源简介

该数据集是一个用于糖尿病视网膜病变(DR)分类的医学影像数据集,包含视网膜眼底图像。数据来源于公开收集的眼底照片,通常由专业医疗设备拍摄。数据集主要用于训练和评估机器学习模型,以自动检测和分级糖尿病视网膜病变,支持眼科疾病筛查、辅助诊断以及计算机辅助诊断(CAD)系统的研究与应用。

原始链接

https://www.kaggle.com/datasets/faizan729/diabetic-retinopathy-detection

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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("faizan729/diabetic-retinopathy-detection")
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 faizan729/diabetic-retinopathy-detection
unzip diabetic-retinopathy-detection.zip -d diabetic-retinopathy-detection/

数据说明

该数据集是一个用于糖尿病视网膜病变(DR)分类的医学影像数据集,包含视网膜眼底图像。数据来源于公开收集的眼底照片,通常由专业医疗设备拍摄。数据集主要用于训练和评估机器学习模型,以自动检测和分级糖尿病视网膜病变,支持眼科疾病筛查、辅助诊断以及计算机辅助诊断(CAD)系统的研究与应用。

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

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