Hillel Yaffe 青光眼数据集 (HYGD)
该数据集是一个包含深层眼底图像的数据集，图像模态为医学影像，专门针对青光眼性视神经病变进行标注，主要用于青光眼的自动诊断、图像分类和计算机辅助检测等研究方向，支持人工智能在眼科疾病诊断中的开发与应用。
基本信息
资源简介
Hillel Yaffe 青光眼数据集 (HYGD)
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Hillel Yaffe Glaucoma Dataset (HYGD)》。源站首次发布：2026-03-07。
【数据内容】
源站原始描述：## Overview This dataset contains 747 Deep Fundus Images (DFIs) annotated for glaucomatous optic neuropathy (GON) and accompanied by quality scores. The dataset is structured into an image folder and a labels file providing metadata and annotations. ## Dataset Structure ### 1. Images - Located in the `Images/` folder. - Contains 747 DFIs in JPG format with a 1:1 aspect ratio. - Image naming convention: `x_y.jpg` - `x`: Patient ID (starting from 1) - `y`: Image number per patient (starting from 0…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 2.45 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、classification、health、healthcare、medicine。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/augieaditama/hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd
使用许可：ODC Attribution License (ODC-By)。
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("augieaditama/hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd")
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 augieaditama/hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd
unzip hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd.zip -d hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd/
数据说明
Hillel Yaffe 青光眼数据集是一个用于青光眼研究的眼底图像数据集，包含经过标注的深层眼底图像，专门针对青光眼性视神经病变进行标记。该数据集通过采集和标注眼底图像构建，数据来源于临床环境，主要用于青光眼的自动诊断、图像分类和计算机辅助检测等研究方向，支持医学影像分析和人工智能在眼科疾病诊断中的应用。
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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