大规模注意力青光眼数据集

该数据集包含11,760张眼底图像模态数据,涵盖可疑和阴性青光眼样本的诊断标注,其中部分图像还提供了注意力区域标注,主要用于青光眼的自动检测、计算机辅助诊断以及基于注意力机制的医学图像分析研究,支持深度学习模型在眼科疾病筛查中的应用。

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2026-06-21 更新
浏览 27
智慧医疗青光眼眼底图像
LAG (Large-scale Attention based Glaucoma)

基本信息

创建/更新时间
2026-06-21

资源简介

大规模注意力青光眼数据集

【一句话概览】

LAG(Large-scale Attention based Glaucoma)数据库包含11,760张眼底图像,对应4,878个可疑青光眼样本和6,882个阴性青光眼样本,所有样本均标注诊断结果,0为阴性青光眼,1为可疑青光眼。基于用于眼睛跟踪的替代方法,其中5,824张眼底图像进一步标注了注意区域,包括2,392张阳性青光眼和3,432张阴性青光眼。该数据集属于智慧医疗领域,聚焦青光眼眼底图像(来源 opendatalab.org.cn)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《LAG (Large-scale Attention based Glaucoma)》。

【数据内容】

源站原始描述:LAG数据库包含对应于4,878可疑和6,882阴性青光眼样本的11,760眼底图像。所有样本均标有诊断结果 (0指阴性青光眼,1指可疑青光眼)。基于用于眼睛跟踪的替代方法,5,824眼底图像进一步用注意区域标记,其中2,392为阳性青光眼,其余3,432为阴性青光眼。

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):LAG数据库包含对应于4,878例可疑和6,882例阴性青光眼样本的11,760张眼底图像。所有样本均标有诊断结果(0表示阴性青光眼,1表示可疑青光眼)。基于用于眼动追踪的替代方法,5,824张眼底图像进一步用注意区域标记,其中2,392张为阳性青光眼,其余3,432张为阴性青光眼。

【主题与分类】

主题标签:智慧医疗、青光眼、眼底图像。

【获取与许可】

源站页面:https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/LAG

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使用方式

数据集获取

源站:https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/LAG

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

LAG 是一个用于青光眼诊断的大规模眼底图像数据集,包含11,760张眼底图像,其中4,878张为可疑青光眼样本,6,882张为阴性青光眼样本,每张图像均标注了诊断结果(0表示阴性,1表示可疑)。此外,基于眼动追踪的替代方法,其中5,824张图像进一步标注了注意力区域,包括2,392张阳性青光眼图像和3,432张阴性青光眼图像。该数据集通过收集和标注临床眼底图像构建,主要用于青光眼的自动检测、计算机辅助诊断以及基于注意力机制的医学图像分析研究。

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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