Debrecen 糖尿病视网膜病变数据集
该数据集是基于Messidor图像集提取的医学图像分析数据集，包含20个特征，如质量评估、微动脉瘤和渗出物检测、黄斑与视盘距离等，主要模态为图像衍生特征和临床表格数据，用于糖尿病视网膜病变的自动筛查、疾病预测模型开发以及医疗图像分类研究，支持机器学习在眼科疾病诊断中的应用。
基本信息
资源简介
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。
下载信息
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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。
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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://www.payititi.com/opendatasets/show-26036.html
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。
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