视网膜与眼底图像诊断数据集
该数据集汇集视网膜与眼底图像，用于多种眼部疾病的诊断研究，涵盖眼底图像（8类标签）、视网膜OCT图像（7类标签）和角膜溃疡图像（3类标签），总计85344张图像
基本信息
资源简介
视网膜与眼底图像诊断数据集
Retinal and Ocular Fundus Images for Diagnosis
该数据集汇集视网膜与眼底图像，用于多种眼部疾病的诊断研究，涵盖眼底图像（8类标签）、视网膜OCT图像（7类标签）和角膜溃疡图像（3类标签），总计85344张图像。数据可用于眼病诊断、图像分割、迁移学习和多模态融合等任务，适合开展眼科人工智能模型的训练与评估（来源 Kaggle，Database: Open Database, Contents: © Original Authors 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024-10-10。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：ROFT 数据集描述： ROFT 是一个用于诊断各种眼部疾病的视网膜和眼底图像综合数据集。该数据集包括：- 眼底图像（8 个标签：正常、糖尿病、青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性、高血压、病理性近视、其他疾病/异常）- 视网膜 OCT 图像（7 个标签：年龄相关性黄斑变性、糖尿病性黄斑水肿、视网膜前膜、正常、视网膜动脉阻塞、视网膜静脉阻塞、玻璃体黄斑界面疾病）- 角膜溃疡图像（3 个标签：点状、点片混合状、片状）ROFT 数据集统计：- 图像总数：[85344] - 类别平衡：[8] ROFT 数据集应用：1. 眼部疾病诊断 2. 图像分割 3. 迁移学习 4. 多模态融合 ROFT 数据集引用：Suresh Rasappan，数学系，技术大学与应用
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 6.24 MB。
【主题与分类】
主题标签：eyes and vision。本站分类：眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/sureshrasappan/retinal-and-ocular-fundus-images-for-diagnosis
使用许可：Database: Open Database, Contents: © Original Authors。
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://kaggle.com/datasets/sureshrasappan/retinal-and-ocular-fundus-images-for-diagnosis
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 2.51 GB。
数据说明
Suresh Rasappan (2024). Retinal and Ocular Fundus Images for Diagnosis [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/sureshrasappan/retinal-and-ocular-fundus-images-for-diagnosis
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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