Rotterdam EyePACS AIROGS 训练集
主题标签：青光眼、眼底图像、AIROGS、EyePACS、可转诊青光眼、图像分类。本站分类：眼及附器疾病/青光眼。本数据集为眼及附器疾病领域公开数据集，由Zenodo提供，主题涵盖青光眼。
基本信息
资源简介
Rotterdam EyePACS AIROGS 训练集
Rotterdam EyePACS AIROGS train set 是一个面向青光眼筛查研究的大型彩色眼底图像数据集，共收录来自 54,274 名受试者的 101,442 张彩色眼底图像，图像采集自约 500 个不同站点，受试者族裔构成具有异质性。所有图像均由人类专家标注为可转诊青光眼、不可转诊青光眼或不可分级三类。该数据集是 AIROGS 挑战赛的训练数据部分，该挑战赛作为 ISBI 2022 的组成部分举办，且仍在持续进行中。数据集由 Zenodo 发布，发布时间为 2021 年，采用 Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4 许可，本站将其归类于眼及附器疾病 / 青光眼方向。
【数据集背景】
青光眼是眼及附器疾病领域的重要主题，本数据集围绕可转诊青光眼的自动筛查展开。AIROGS 挑战赛以“Artificial Intelligence for RObust Glaucoma Screening Challenge”为主题，作为 ISBI 2022 的一部分举办，旨在推动稳健的青光眼筛查人工智能研究。该数据集即为该挑战赛的训练数据部分，相关挑战赛仍在进行中，挑战赛的总结论文可在 ArXiv 上获取（https://arxiv.org/abs/2302.01738），挑战赛的更多信息见 https://airogs.grand-challenge.org/。
【数据内容】
数据集包含 101,442 张彩色眼底图像，来自 54,274 名受试者。每张图像均由人类专家赋予标签，标签类别为可转诊青光眼、不可转诊青光眼或不可分级三类。数据覆盖约 500 个不同站点，受试者族裔具有异质性。数据集主题标签包括青光眼、眼底图像、AIROGS、EyePACS、可转诊青光眼、图像分类。
【采集与来源】
图像采集自约 500 个不同站点，受试者总数为 54,274 名，族裔构成具有异质性。数据集来源站为 doi.org，由 Zenodo 发布，发布时间为 2021 年。数据集作者包括 de Vente, Coen、Vermeer, Koenraad A.、Jaccard, Nicolas、van Ginneken, Bram、Lemij, Hans G.、Sánchez, Clara I.。
【适用场景】
依据数据集的主题标签与分类，该数据集适用于青光眼、眼底图像、可转诊青光眼相关的图像分类任务，可作为青光眼筛查人工智能模型的训练数据。数据集本身即为 AIROGS 挑战赛的训练数据部分，适用于与该挑战赛相关的模型开发与评估研究。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
所有图像均由人类专家标注，标签分为可转诊青光眼、不可转诊青光眼与不可分级三类，其中包含“不可分级”这一类别，说明部分图像质量不足以支持分级判断。数据集受试者族裔具有异质性，图像来自约 500 个不同站点。其余质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
数据集采用 Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4 许可。引用格式为：@article{devente23airogs, title={AIROGS: Artificial Intelligence for RObust Glaucoma Screening Challenge}, author={de Vente, Coen and Vermeer, Koenraad A. and Jaccard, Nicolas and Wang, He and Sun, Hongyi and Khader, Firas and Truhn, Daniel and Aimyshev, Temirgali and Zhanibekuly, ...}。挑战赛总结论文可在 ArXiv 获取（https://arxiv.org/abs/2302.01738），挑战赛信息见 https://airogs.grand-challenge.org/。
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
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.5745363
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:
数据集大小约 54.91 GB。
数据说明
Rotterdam EyePACS AIROGS训练集包含来自54,274名受试者、约500个不同地点且种族异质的101,442张彩色眼底图像。所有图像均由人类专家标注为可转诊青光眼、不可转诊青光眼或不可分级。该数据集包含AIROGS挑战赛的训练数据，该挑战赛是ISBI 2022的一部分。有关仍在进行的挑战赛的更多信息，请参见https://airogs.grand-challenge.org/。总结AIROGS挑战赛的论文可在ArXiv上获取：https://arxiv.org/abs/2302.01738。请按如下方式引用：@article, author={de Vente, Coen and Vermeer, Koenraad A.
以及Jaccard, Nicolas和Wang, He和Sun, Hongyi和Khader, Firas和Truhn, Daniel和Aimyshev, Temirgali和Zhanibekuly, Yerkebulan和Le, Tien-Dung和Galdran, Adrian和González Ballester, Miguel Ángel和Carneiro, Gustavo和G, Devika R和S, Hrishikesh P和Puthussery, Densen和Liu, Hong和Yang, Zekang和Kondo, Satoshi和Kasai, Satoshi和Wang, Edward和Durvasula, Ashritha和Heras, Jónathan和Zapata, Miguel Ángel和Araújo, Teresa和Aresta, Guilherme和Bogunović, Hrvoje和Arikan, Mustafa和Lee, Yeong Chan和Cho, Hyun Bin和Choi, Yoon Ho和Qayyum, Abdul和Razzak, Imran和van Ginneken, Bram和Lemij, Hans G.和Sánchez, Clara I.}, 期刊={arXiv预印本arXiv:2302.01738}, 年份={2023} }
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
