CLOUD数据集
CLOUD 数据集是一组用于自动识别和表示角膜-隐形眼镜关系的眼前节图像光学相干断层扫描 (AS-OCT)。该数据集包括从 16 名不同患者身上捕获的 112 张 AS-OCT 图像。特别是，这些图像是通过 Carl …
基本信息
资源简介
CLOUD数据集
【一句话概览】
CLOUD 数据集是一组用于自动识别和表示角膜-隐形眼镜关系的眼前节图像光学相干断层扫描（AS-OCT）数据。该数据集包含从 16 名不同患者身上捕获的 112 张 AS-OCT 图像，这些图像通过 Carl Zeiss Meditec 的 OCT Cirrus 500 扫描仪模型获得，该模型具有用于巩膜接触镜（SCL）用户的前段模块。数据集标签涉及医疗、AS-OCT、角膜、隐形眼镜、眼前节和光学相干断层扫描（来源 opendatalab.org.cn）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《CLOUD (CLOUD Dataset)》。
【数据内容】
源站原始描述：CLOUD 数据集是一组用于自动识别和表示角膜-隐形眼镜关系的眼前节图像光学相干断层扫描 (AS-OCT)。该数据集包括从 16 名不同患者身上捕获的 112 张 AS-OCT 图像。特别是，这些图像是通过 Carl Zeiss Meditec 的 OCT Cirrus 500 扫描仪模型获得的，该模型具有用于巩膜接触镜 (SCL) 用户的前段模块。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：CLOUD 数据集是一组用于自动识别和表示角膜-隐形眼镜关系的眼前节图像光学相干断层扫描 (AS-OCT) 图像。该数据集包含从 16 名不同患者身上采集的 112 张 AS-OCT 图像。特别地，这些图像是通过 Carl Zeiss Meditec 的 OCT Cirrus 500 扫描仪型号获取的，该型号配备了适用于巩膜接触镜 (SCL) 使用者的前段模块。
【主题与分类】
主题标签：医疗、AS-OCT、角膜、隐形眼镜、眼前节、光学相干断层扫描。
【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://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/CLOUD
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
源站：https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/CLOUD
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
CLOUD数据集是一组用于自动识别和表示角膜-隐形眼镜关系的眼前节图像光学相干断层扫描（AS-OCT）图像，包含从16名患者采集的112张图像，使用Carl Zeiss Meditec的OCT Cirrus 500扫描仪获取，专注于巩膜接触镜用户。
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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