Leuven-Haifa 高分辨率眼底图像数据集：视网膜血管分割与青光眼诊断

数据集获取

源站：https://doi.org/10.48804/z7shgo

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

鲁汶-海法数据集包含来自鲁汶大学医院的240张以视盘为中心的眼底图像，涉及224名独特患者（75名正常眼压性青光眼患者、63名高眼压性青光眼患者、30名其他眼病患者和56名健康对照者）。这些图像中的小动脉和小静脉均由医学硕士研究生标注，并由资深标注员校正。所有校正后的分割结果均已提供。诊断、年龄、性别、血管参数以及质量评分作为元数据提供。潜在的重用方向设想为视网膜分割算法的开发与验证，或青光眼诊断算法的开发。

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。