视网膜动脉阻塞眼底摄影数据集

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/5428684j44

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

该数据集是一个用于训练深度学习模型诊断视网膜动脉阻塞（RAO）的眼底图像数据集。数据集旨在开发RAO诊断模型，以预防因眼部血管被栓子阻塞（一种中风类型）而导致的致命疾病。数据来源于基于网络的公共数据以及公开的眼底数据集RFMiD和JSEIC，包含用于模型训练和验证的标注眼底图像。主要研究方向为医学图像分析、眼科疾病自动诊断和深度学习在医疗影像中的应用。

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。