Hillel Yaffe 青光眼数据集 (HYGD) 图像
该数据集是一个用于青光眼检测的医学图像数据集，包含经过金标准标注的眼底图像，数据模态为视网膜影像，主要用于青光眼的自动筛查、眼底影像分析以及计算机辅助诊断系统的开发与评估，支持相关算法的训练和验证。
基本信息
资源简介
Hillel Yaffe 青光眼数据集 (HYGD) 图像
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Hillel Yaffe Glaucoma Dataset (HYGD) Images》。源站首次发布：2026-06-08。
【数据内容】
源站原始描述：License:[( The Hillel Yaffe Glaucoma Dataset (HYGD) is a curated, gold-standard collection of annotated fundus images designed for the automated detection and classification of glaucoma. This dataset provides high-quality imagery essential for training and evaluating machine learning and deep learning models in the field of ophthalmic diagnostics. Context & Motivation Glaucoma is a leading cause of irreversible blindness worldwide. Early detection is critical for effective management and vision…
【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：computer vision、deep learning、drugs and medications、object detection、diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/nilesh2042/hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd-images
使用许可：Other (specified in description)。
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("nilesh2042/hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd-images")
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 nilesh2042/hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd-images
unzip hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd-images.zip -d hillel-yaffe-glaucoma-dataset-hygd-images/
数据说明
Hillel Yaffe 青光眼数据集 (HYGD) 是一个用于青光眼检测的眼底图像数据集，包含经过金标准标注的眼底图像。该数据集提供了高质量的视网膜图像，用于训练和评估青光眼自动检测算法。数据来源于临床眼底影像采集，主要应用于青光眼筛查、眼底影像分析以及计算机辅助诊断系统的开发与研究。
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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