多标签视网膜疾病数据集
该数据集是一个包含2208张视网膜图像的多标签医学影像数据集，涵盖20种不同的视网膜疾病标签，数据来源于ARIA、STARE和RFMiD三个公开数据集并经过严格后处理，主要用于开发计算机辅助诊断系统，支持视网膜疾病的自动检测与多标签分类研究，以提高模型的鲁棒性和临床适用性。
基本信息
资源简介
多标签视网膜疾病数据集
【数据内容】
源站原始描述：Early detection of retinal diseases is one of the most important means of preventing partial or permanent blindness in patients. One of the major stumbling blocks for manual retinal examination is the lack of a sufficient number of qualified medical personnel per capita to diagnose diseases
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/multi-label-retinal-disease-mured
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ieee-dataport.org/documents/multi-label-retinal-disease-mured
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
MuReD是一个专门用于多标签视网膜疾病分类的医学影像数据集。该数据集包含2208张视网膜图像，涵盖20种不同的疾病标签，旨在解决现有数据集中疾病范围窄、类别不平衡、样本量不足以及图像质量参差不齐等问题。数据来源于ARIA、STARE和RFMiD三个公开数据集，并经过一系列后处理步骤以确保图像质量、疾病种类多样性和每个标签的样本数量。该数据集主要用于开发计算机辅助诊断系统，支持视网膜疾病的自动检测与多标签分类研究，有助于提高模型的鲁棒性、泛化能力和预测可靠性。
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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