注射后眼内炎自动化评估

用于自动化评估注射后眼内炎的数据集。

freederia-researchfreederia-research
kaggle
2025-09-10 更新
浏览 21
其他眼内炎自动化评估
Automated Assessment of Post-Injection Endophthalm

基本信息

模态
其他
大小
0.000022605 GB
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2025-09-10
版本
v1

资源简介

注射后眼内炎自动化评估

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Automated Assessment of Post-Injection Endophthalm》。源站首次发布:2025-09-10。

【数据内容】

源站原始描述:**Abstract:** This paper introduces a novel framework for automated assessment o

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 22.61 KB。

【主题与分类】

主题标签:research。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/freederiaresearch/automated-assessment-of-post-injection-endophthalm

使用许可:CC0: Public Domain。

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使用方式

数据集获取

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("freederiaresearch/automated-assessment-of-post-injection-endophthalm")
print("数据已下载至:", path)

方式二:Kaggle CLI(命令行)

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d freederiaresearch/automated-assessment-of-post-injection-endophthalm
unzip automated-assessment-of-post-injection-endophthalm.zip -d automated-assessment-of-post-injection-endophthalm/

数据说明

该数据集来自Kaggle,用于自动化评估注射后眼内炎,包含相关医学影像或数据,具体模态未明确说明。

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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