青光眼检测数据集
该数据集是一个包含5,378张视网膜眼底图像的医学图像数据集,每张图像标注了青光眼分期标签(正常、早期、晚期),主要用于青光眼的自动检测与分期分类研究,可支持眼科疾病辅助诊断、计算机视觉算法在医学图像分类任务中的开发与验证。
基本信息
资源简介
这是一个用于青光眼分期检测的医学图像数据集,包含视网膜眼底图像及其对应的青光眼分期标签。数据集共包含5,378张图像,分为训练集(2,847张)、验证集(1,259张)和测试集(1,272张)。每张图像标注为三类青光眼分期:正常(无青光眼迹象)、早期青光眼和晚期青光眼。该数据集适用于医学图像分类任务,主要应用于眼科疾病辅助诊断、青光眼自动筛查及计算机辅助诊断系统的开发与评估。
下载信息
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载,应该可以免费公开下载。
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使用方式
数据集获取与加载(Hugging Face datasets)
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("moondream/glaucoma-detection")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/moondream/glaucoma-detection
数据说明
这是一个用于青光眼分期检测的医学图像数据集,包含视网膜眼底图像及其对应的青光眼分期标签。数据集共包含5,378张图像,分为训练集(2,847张)、验证集(1,259张)和测试集(1,272张)。每张图像标注为三类青光眼分期:正常(无青光眼迹象)、早期青光眼和晚期青光眼。该数据集适用于医学图像分类任务,主要应用于眼科疾病辅助诊断、青光眼自动筛查及计算机辅助诊断系统的开发与评估。
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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