眼部结膜图像贫血检测数据集

该数据集为图像模态,包含通过标准摄像头捕获的眼结膜局部图像和匹配的化验标签。主要用于开发移动端和便携式诊断设备的深度学习分类算法,通过精准提取图像颜色及纹理特征,探索完全无创的贫血自动识别方法。

amof62amof62
GitHub
2021-02-18 更新
浏览 12
图像分类

基本信息

模态
图像
大小
0.05 GB
数据量
250
任务类型
分类
许可
MIT
创建/更新时间
2021-02-18

资源简介

开源在GitHub上的眼结膜区域数字图像集合,配有对应受试者的血红蛋白实验室真实值标签,用于智能手机端贫血筛查研究。

原始链接

https://github.com/amof62/Anemia-Detection-Using-Eye-Images

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/amof62/Anemia-Detection-Using-Eye-Images.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/amof62/Anemia-Detection-Using-Eye-Images/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据集大小约 0.05 GB

数据说明

开源在GitHub上的眼结膜区域数字图像集合,配有对应受试者的血红蛋白实验室真实值标签,用于智能手机端贫血筛查研究。

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。

完整仓库:github.com/amof62/Anemia-Detection-Using-Eye-Images

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