自动化圆锥角膜检测与严重程度分级数据集

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("freederiaresearch/automated-keratoconus-detection-severity-grading")
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 freederiaresearch/automated-keratoconus-detection-severity-grading
unzip automated-keratoconus-detection-severity-grading.zip -d automated-keratoconus-detection-severity-grading/

数据说明

该数据集是一个专门用于圆锥角膜（Keratoconus）自动化检测和严重程度分级的医学影像数据集。数据集整合了光学相干断层扫描（OCT）等眼科影像数据，通过先进的分析管道构建，旨在支持圆锥角膜的早期筛查和临床严重程度评估。主要应用于眼科诊断、计算机辅助诊断系统开发以及医学影像分析研究领域，为自动化角膜疾病检测提供标准化的数据支持。

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。