DRIVE：用于提取血管的数字视网膜图像数据集

数据集获取

源站：https://www.payititi.com/opendatasets/show-26490.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

DRIVE数据集是一个专门用于视网膜血管分割研究的公开医学影像数据集。该数据集包含40张来自荷兰糖尿病视网膜病变筛查项目的数字视网膜图像，每张图像以768×584像素、每色平面8比特的JPEG格式存储，使用佳能CR5非滴胶3CCD相机拍摄，具有45度视野。数据集中包含训练集和测试集各20张图像，每张图像均提供手动分割的血管标注（训练集为单次分割，测试集提供两次独立分割作为黄金标准）以及指示感兴趣区域的掩模图像。该数据集主要用于支持视网膜血管的自动分割、形态属性（如长度、宽度、分支模式）分析，以及应用于糖尿病视网膜病变、高血压等心血管和眼科疾病的诊断、筛查与治疗评估，同时也可用于生物识别、图像配准和计算机辅助手术等研究方向。

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。