Debrecen 糖尿病视网膜病变数据集

数据集获取

源站：https://www.payititi.com/opendatasets/show-26036.html

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

该数据集是基于Messidor图像集提取特征构建的医学图像分析数据集，用于预测图像是否包含糖尿病视网膜病变（DR）的迹象。数据集包含20个特征，涵盖质量评估、预筛选结果、微动脉瘤和渗出物检测、黄斑与视盘距离、视盘直径以及AM/FM分类结果等，这些特征代表了检测到的病变、解剖部位描述或图像级描述符。数据来源于Messidor图像集，通过图像分析和特征提取方法处理得到，主要应用于糖尿病视网膜病变的自动筛查、疾病诊断辅助以及机器学习模型在医疗图像分类中的性能评估。相关技术细节和分类方法在Balint Antal和Andras Hajdu的论文《An ensemble-based system for automatic screening of diabetic retinopathy》中有详细描述。

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。