Bajwa Hospital 多眼病数据集
该数据集使用来自三种不同眼部模态的图像资源创建。它包含按四个不同类别分类的眼部图像：正常、白内障、青光眼和视网膜疾病。白内障有 100 张图像，青光眼有 100 张，视网膜疾病有 100 张，而正常类别有 300 张照片
基本信息
资源简介
Bajwa Hospital 多眼病数据集
Bajwa Hospital (Multi Eye Disease Dataset) 是一个面向眼部疾病图像分析的多类别数据集，由 Palwinder Kaur 创建并发布于 Mendeley，发布时间为 2022 年。该数据集使用来自三种不同眼部模态的图像资源构建，包含按四个类别划分的眼部图像：正常、白内障、青光眼和视网膜疾病。其中白内障、青光眼和视网膜疾病各含 100 张图像，正常类别含 300 张照片，整体通过数据融合方式形成最终的数据集规模。数据集中的图像数据已进行匿名化处理，不包含任何个人的隐私信息。该数据集适用于眼部疾病相关的图像识别、分类与特征选择研究，并采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可协议开放使用。
【数据集背景】
该多疾病数据集是为一项题为“A Novel Hybrid Algorithm for Feature Selection Based On Optimization”的研究而创建的。其目标在于为眼部疾病相关的算法研究提供图像数据支持，尤其是涉及特征选择与优化方法的研究。数据集于 2022 年 4 月 20 日在印度 Gurdaspur 的 Dina Nagar 的 Bajwa Hospital 收集和汇编。作者为 Palwinder Kaur，发布于 Mendeley 平台，发布年份为 2022 年。
【数据内容】
该数据集包含眼部图像，并按照四个不同类别进行划分：正常、白内障、青光眼和视网膜疾病。具体而言，白内障类别有 100 张图像，青光眼类别有 100 张图像，视网膜疾病类别有 100 张图像，而正常类别有 300 张照片。数据集使用来自三种不同眼部模态的图像资源创建，并通过数据融合过程最终构建出数据集体量。图像数据已匿名化，不包含任何个人的私人信息。
【采集与来源】
该数据集于 2022 年 4 月 20 日在印度 Gurdaspur 的 Dina Nagar 的 Bajwa Hospital 收集和汇编。其来源站为 doi.org。数据集使用来自三种不同眼部模态的图像资源创建。图像数据已匿名化，不包含任何个人的私人信息。作者为 Palwinder Kaur，机构为 Mendeley。
【适用场景】
该数据集面向眼部及附器疾病中的青光眼等相关领域，可用于眼部图像的多类别分类研究，涵盖正常、白内障、青光眼和视网膜疾病四类。由于其创建背景是一项关于基于优化的特征选择混合算法的研究，因此该数据集适用于特征选择、优化算法以及眼部疾病图像分析等相关研究场景。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可协议，使用者应遵循该许可协议的相关要求。
【质量与限制】
图像数据已进行匿名化处理，不包含任何个人的私人信息。数据集通过数据融合方式构建，使用来自三种不同眼部模态的图像资源。源站未提供关于图像分辨率、采集设备、标注流程、类别平衡性以外的质量指标或使用限制等信息。
【引用与许可】
该数据集的作者为 Palwinder Kaur，机构为 Mendeley，发布时间为 2022 年，来源站为 doi.org。许可协议为 Creative Commons Attribution 4.0 International。使用该数据集时应按照该许可协议进行署名和引用。源站未提供具体的引用格式。
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://doi.org/10.17632/rgwpd4m785.2
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 1.79 GB。
数据说明
该多疾病数据集是为题为“基于优化的新型混合特征选择算法”的研究而创建的。该数据集于2022年4月20日在“印度古尔达斯普尔迪纳纳加尔巴杰瓦医院”收集并汇编。该数据集使用来自三种不同眼部模态的图像资源创建而成。它包含按四个不同类别分类的眼部图像：正常、白内障、青光眼和视网膜疾病。其中白内障图像100张，青光眼图像100张，视网膜疾病图像100张，而正常类别有300张照片。最终采用数据融合过程构建了该数据集的规模。图像数据经过匿名化处理，未分发任何个人的私人信息。
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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