眼部疾病图像数据集 - Mendeley
该数据集是一个多类别眼部疾病图像数据集，包含多种眼部疾病的医学影像数据，数据模态为图像，主要用于医疗影像分析、疾病自动分类与诊断辅助等研究方向，支持计算机视觉和深度学习在眼科医学领域的应用。
基本信息
资源简介
眼部疾病图像数据集 - Mendeley
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Eye Disease Image Dataset - Mendeley》。源站首次发布：2024-12-01。
【数据内容】
源站原始描述：**Dataset from:** An extensive augmented eye disease dataset is presented containing the following eye diseases: - Retinitis Pigmentosa - Retinal Detachment - Pterygium - Myopia - Macular Scar - Glaucoma - Disc Edema - Diabetic Retinopathy - Central Serous Chorioretinopathy - Healthy The classifications of this dataset are done with the help of a domain expert from a healthcare institute. A total of 5335 images of healthy and affected eye images were collected from Anwara Hamida Eye Hospital in…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 4.24 MB。
【主题与分类】
主题标签：eyes and vision。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/linabennaa/eye-disease-image-dataset-mendeley
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 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("linabennaa/eye-disease-image-dataset-mendeley")
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 linabennaa/eye-disease-image-dataset-mendeley
unzip eye-disease-image-dataset-mendeley.zip -d eye-disease-image-dataset-mendeley/
数据说明
该数据集是一个多类别眼部疾病图像数据集，包含多种眼部疾病的医学影像数据。数据来源于公开的研究与临床图像，通过标准化收集和整理构建而成。该数据集主要用于医疗影像分析、疾病自动分类与诊断辅助等研究方向，支持计算机视觉和深度学习在眼科医学领域的应用。
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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