核性白内障数据库：面向生物医学与机器学习应用
该数据集为多分类核性白内障分类而采集，包含1437张标注图像，来自68名女性和47名男性志愿者，每只眼至少三张图像。图像由Topcon DC-3数码裂隙灯相机拍摄，分辨率3264 x 2448 RGB，使用Topcon SL-D7裂隙灯，每只眼裂隙角度为45º和135º，光圈6 mm x 0.5 m
基本信息
资源简介
核性白内障数据库：面向生物医学与机器学习应用
Nuclear Cataract Database for Biomedical and Machine Learning Applications
该数据集为多分类核性白内障分类而采集，包含1437张标注图像，来自68名女性和47名男性志愿者，每只眼至少三张图像。图像由Topcon DC-3数码裂隙灯相机拍摄，分辨率3264 x 2448 RGB，使用Topcon SL-D7裂隙灯，每只眼裂隙角度为45º和135º，光圈6 mm x 0.5 mm，最大发光强度。墨西哥Conde Valenciana研究所的眼科专家依据LOCS III协议对数据集进行分类。该数据可用于训练和评估核性白内障自动分级与机器学习模型（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023-04-04。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：为多分类核性白内障分类而收集的数据集包含1437张标注图像。图像由Topcon DC-3数码裂隙灯相机拍摄，分辨率为3264 x 2448 RGB；使用Topcon SL-D7裂隙灯聚焦，每只眼裂隙角度为45º和135º，光圈为6 mm x 0.5 mm，最大发光强度。多分类数据集的志愿者人数为68名女性和47名男性，每只右眼和左眼至少有三张图像。来自墨西哥Conde Valenciana研究所的眼科专家依据LOCS III协议对该数据集进行了分类。
【数据结构与技术规格】
文件数 1436 个，合计 686.83 MB。数据集 DOI：10.17632/6wv33nbcvv.2。
【主题与分类】
主题标签：核性白内障、LOCS III、裂隙灯图像、多分类、机器学习、眼科数据集。本站分类：眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/6wv33nbcvv
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
源站：https://data.mendeley.com/datasets/6wv33nbcvv
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:
数据集大小约 686.8 MB。
数据说明
Israel Cruz-Vega (2023). Nuclear Cataract Database for Biomedical and Machine Learning Applications [Dataset]. http://doi.org/10.17632/6wv33nbcvv.2
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
