印度糖尿病视网膜病变图像数据集 (IDRiD)
高质量视网膜眼底图像数据集，包含糖尿病视网膜病变分级标签和临床描述，用于辅助诊断。
基本信息
资源简介
印度糖尿病视网膜病变图像数据集 (IDRiD)
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset (IDRiD)》。源站首次发布：2025-07-03。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset is an extended version of the publicly available Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset (IDRiD), originally released via IEEE DataPort under a CC BY 4.0 license. The current version presents an enriched collection of retinal fundus images, each labeled with clinical severity and accompanied by experts. These captions were developed with the support of a BSc-level medical student, aiming to help researchers and machine learning practitioners better understand the underlying vis…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 13.75 MB。
【主题与分类】
主题标签：eyes and vision。
【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://www.kaggle.com/datasets/mohamedabdalkader/indian-diabetic-retinopathy-image-dataset-idrid
使用许可：CC BY-SA 4.0。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("mohamedabdalkader/indian-diabetic-retinopathy-image-dataset-idrid")
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 mohamedabdalkader/indian-diabetic-retinopathy-image-dataset-idrid
unzip indian-diabetic-retinopathy-image-dataset-idrid.zip -d indian-diabetic-retinopathy-image-dataset-idrid/
数据集大小约 0.89 GB。
数据说明
该数据集包含高质量视网膜眼底图像，带有类别标签（糖尿病视网膜病变分级）和临床标注文本，用于糖尿病视网膜病变的检测和分级。
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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