糖尿病视网膜病变RGB图像数据集

该数据集是一个包含RGB眼底图像的医学图像数据集,专门用于糖尿病视网膜病变的诊断与分析。数据模态为彩色眼底图像,主要应用于计算机辅助诊断、深度学习模型训练以及糖尿病视网膜病变的自动检测与分级研究,支持眼科疾病的早期筛查和临床辅助决策。

kaggle
2024-10-26 更新
浏览 24
糖尿病视网膜病变诊断医学图像分析
Diabetic-Retinopathy-RGB-Image-Dataset

基本信息

创建/更新时间
2024-10-26

资源简介

该数据集是一个用于糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy, DR)诊断的医学图像数据集,包含RGB格式的眼底图像。这些图像来源于公开的医学影像数据,用于支持计算机辅助诊断研究。数据集主要应用于糖尿病视网膜病变的自动检测、分级和医学图像分析,可用于训练和评估深度学习模型,辅助眼科疾病的早期筛查与诊断。

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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("parthivsarker/diabetic-retinopathy-rgb-image-dataset")
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 parthivsarker/diabetic-retinopathy-rgb-image-dataset
unzip diabetic-retinopathy-rgb-image-dataset.zip -d diabetic-retinopathy-rgb-image-dataset/

数据说明

该数据集是一个用于糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy, DR)诊断的医学图像数据集,包含RGB格式的眼底图像。这些图像来源于公开的医学影像数据,用于支持计算机辅助诊断研究。数据集主要应用于糖尿病视网膜病变的自动检测、分级和医学图像分析,可用于训练和评估深度学习模型,辅助眼科疾病的早期筛查与诊断。

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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