北京眼病研究2001/2011视网膜前膜年龄性别分层患病率与10年发病率数据集
数据来源于kaggle.com，共20个文件，可用于多眼病图像分类任务，支持眼部疾病识别与相关研究（来源 Kaggle，Other (specified in description) 许可）
基本信息
资源简介
北京眼病研究2001/2011视网膜前膜年龄性别分层患病率与10年发病率数据集
Multi Eye Disease Fundus Image Dataset (Combined)
该数据集整合了多个眼底图像数据集，以ODIR为基础，包含Normal、Diabetes、Glaucoma、Cataract、Age related Macular Degeneration、Hypertension、Pathological Myopia、Other diseases/abnormalities共8类标签，所有图像统一处理为512x512像素。数据来源于kaggle.com，共20个文件，可用于多眼病图像分类任务，支持眼部疾病识别与相关研究（来源 Kaggle，Other (specified in description) 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-06-08。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：数据集概览 该数据集是多个数据集的组合，用于创建更大的多眼病分类数据集。它使用ODIR作为基础数据集，并使用相同的8个标签：- 正常（N），- 糖尿病（D），- 青光眼（G），- 白内障（C），- 年龄相关性黄斑变性（A），- 高血压（H），- 病理性近视（M），- 其他疾病/异常（O）。所有图像尺寸均处理为512x512像素。 数据集链接 基础数据集（ODIR）：ODIR Challenge site ODIR Kaggle链接：Kaggle 以下是其他添加数据集的链接：1. Bajwa Hospital（Multi Eye Disease
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 5.26 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、eyes and vision、image classification。本站分类：眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/rohitrawat25/combined-fundus-images
使用许可：Other (specified in description)。
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/rohitrawat25/combined-fundus-images
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 1.14 GB。
数据说明
rohit_rawat25 (2025). Multi Eye Disease Fundus Image Dataset (Combined) [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/rohitrawat25/combined-fundus-images
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。
