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
青光眼检测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《moondream/glaucoma-detection》。源站首次发布：2026-04-07。
【数据内容】
源站原始描述：# Glaucoma Detection Retinal fundus images for glaucoma stage classification. ## Splits | Split | Samples | |-|-:| | train | 2847 | | validation | 1259 | | test | 1272 | ## Columns - `image`: retinal image - `class`: glaucoma stage label ## Classes | Class | Description | |-|-| | `normal` | No glaucoma visible in the image. | | `early` | Early-stage glaucoma findings. | | `advanced` | Advanced glaucoma findings. |
【数据结构与技术规格】
文件数 18 个，合计 71.09 MB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-classification、size_categories:1K<n<10K、format:parquet、format:optimized-parquet、modality:image、modality:text、library:datasets、library:dask、library:polars、library:mlcroissant。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/moondream/glaucoma-detection
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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