白内障分类数据集 3.4G

news2024/12/25 14:05:44

用于白内障检测的白内障和正常眼睛图像分类数据集。

名称

白内障分类数据集

规模

数据量：3.4GB
图像数量：未明确提供，但通常这类数据集包含数千张图像。

类别

正常眼：无白内障的眼睛
早期白内障：轻度白内障的眼睛
中期白内障：中度白内障的眼睛
晚期白内障：重度白内障的眼睛

数据特点

高质量图像：所有图像均为高分辨率的眼科图像，提供了丰富的细节信息，有助于提高分类精度。
多样化样本：涵盖了不同阶段的白内障病例，确保模型能够适应各种程度的病变。
详细标注：每张图像都附有明确的类别标签，方便进行监督学习。
医学专业性：数据集由专业眼科医生标注，确保了数据的准确性和可靠性。

应用场景

辅助诊断：帮助眼科医生快速识别和分类白内障，提高诊断效率。
远程医疗：支持远程医疗服务，使患者能够在家中或偏远地区接受初步筛查。
健康监测：用于定期监测患者的白内障进展情况，及时调整治疗方案。
研究与教育：用于医学科研机构的研究以及医学院校的教学，帮助学生和研究人员更好地了解白内障的特征和分类方法。
智能医疗系统：集成到智能医疗系统中，提升整体医疗服务水平。

数据集结构

假设数据集的文件结构如下：

cataract_classification_dataset/
├── train/
│   ├── Normal/
│   ├── Early_Cataract/
│   ├── Mid_Cataract/
│   └── Late_Cataract/
├── val/
│   ├── Normal/
│   ├── Early_Cataract/
│   ├── Mid_Cataract/
│   └── Late_Cataract/
├── test/
│   ├── Normal/
│   ├── Early_Cataract/
│   ├── Mid_Cataract/
│   └── Late_Cataract/
└── metadata.csv

metadata.csv 文件内容示例：

image_id, category, split
train/Normal/normal_0001.jpg, Normal, train
train/Early_Cataract/early_cataract_0001.jpg, Early_Cataract, train
val/Mid_Cataract/mid_cataract_0001.jpg, Mid_Cataract, val
val/Late_Cataract/late_cataract_0001.jpg, Late_Cataract, val
test/Normal/normal_0002.jpg, Normal, test
...

代码示例

下面是一个简单的Python脚本示例，展示如何加载和可视化这些数据集的一部分。我们将使用OpenCV来读取图像，并从metadata.csv文件中解析图像的元数据。

import os
import cv2
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def load_cataract_data(metadata_file, data_dir):
    metadata = pd.read_csv(metadata_file)
    images = []
    categories = []
    
    for index, row in metadata.iterrows():
        image_id = row['image_id']
        category = row['category']
        split = row['split']
        
        # 加载图像
        img_path = os.path.join(data_dir, image_id)
        image = cv2.imread(img_path)
        
        if image is not None:
            images.append(image)
            categories.append(category)
        else:
            print(f"Failed to load image: {img_path}")
    
    return images, categories, metadata

# 假设元数据文件为'metadata.csv'，数据目录为'cataract_classification_dataset'
metadata_file = 'path_to_your_metadata_file'
data_dir = 'path_to_your_data_directory'

images, categories, metadata = load_cataract_data(metadata_file, data_dir)

# 显示前几张图像及其对应的类别
num_images_to_show = 5
fig, axes = plt.subplots(1, num_images_to_show, figsize=(15, 3))

for i in range(num_images_to_show):
    ax = axes[i]
    ax.imshow(cv2.cvtColor(images[i], cv2.COLOR_BGR2RGB))
    ax.set_title(categories[i])
    ax.axis('off')

plt.show()

说明

路径设置：请根据实际的数据集路径调整path_to_your_metadata_file和path_to_your_data_directory。
文件命名：假设图像文件名分别为.jpg。如果实际命名规则不同，请相应修改代码。
可视化：通过显示图像及其对应的类别，可以直观地看到数据集中的样本。