青光眼筛查数据集
该数据集整合了多个公开的医学影像数据集，主要包含高分辨率的眼底图像（即眼底照片）以及相关的临床表格数据，数据模态为图像与临床信息的结合；它专门用于青光眼的早期筛查和诊断研究，支持基于人工智能的自动化青光眼检测、视盘与视杯的图像分割以及疾病分类模型的训练与验证。
基本信息
资源简介
青光眼筛查数据集
【数据内容】
源站原始描述：PAPILA dataset contains fundus images and clinicaldata from 244 patients, with images from both eyes of each patient. This dataset is specifically designed to support research on early glaucoma diagnosis by leveraging comprehensive data from both eyes. Additionally, it includes segmentation information for each patient’s optic disc and cup, alongside diagnostic outcomes based on clinical data. For our analysis, we focused on images labeled as normal (0) and glaucoma (1),selecting data from 210 p…
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/glaucoma-screening-dataset
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://ieee-dataport.org/documents/glaucoma-screening-dataset
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:
数据说明
该数据集是一个综合性的青光眼筛查数据集，整合了多个公开的医学影像数据集，包括PAPILA、OIA-ODIR、ORIGA和REFUGE。这些数据集共同提供了大量高分辨率的眼底图像（即眼底照片）以及相关的临床数据，如患者诊断结果、视盘和视杯的分割标注信息。数据来源包括多个国际研究机构和医院，如新加坡国家眼科中心（SNEC）和新加坡国立大学（NUS）。该数据集主要用于支持青光眼的早期诊断研究，特别是基于计算机视觉和深度学习的自动化青光眼检测、图像分割以及疾病分类模型的开发和评估。
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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