眼底血管分割数据集下载
时间: 2025-04-27 20:31:20 浏览: 25
### 数据集概述
对于眼底血管分割的研究,多个公开可用的数据集提供了高质量的眼底图像以及对应的标注数据。这些资源有助于研究人员开发和评估新的算法。
DRIVE数据库是一个广泛使用的基准测试平台,其中包含了40张视网膜图像及其手动标记的金标准[^1]。该数据集被分为训练集和测试集两部分,每组各含20幅图片。除了原始RGB图外,还提供绿色通道提取后的版本以便于处理。
STARE项目同样为社区贡献了一套宝贵资料——70张彩色眼底照片连同专家勾勒出的血管网络轮廓文件一同分享给公众使用。此集合中的样本数量虽然不多,但是由于其详细的注解信息而备受青睐。
CHASE_DB1由英国伦敦大学学院(UCL)眼科研究所发布,总计有28张青少年眼睛扫描件,并附带了两位观察者独立完成的二值化掩模作为参考依据。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_dataset_links():
urls = [
'http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/',
'https://cecas.clemson.edu/~ahoover/stare/',
'http://visual.cs.ucl.ac.uk/pubs/CHASEDB1/'
]
datasets_info = []
for url in urls:
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
links = [(a['href'], a.text.strip()) for a in soup.find_all('a', href=True)]
filtered_links = list(filter(lambda l: any(ext in l[1].lower() for ext in ['.zip', '.rar']), links))
if not filtered_links:
continue
datasets_info.append({
"source": url,
"downloads": [{"name": name, "link": link} for link, name in filtered_links]
})
return datasets_info
if __name__ == "__main__":
info = fetch_dataset_links()
for item in info:
print(f"Source: {item['source']}")
for dl in item["downloads"]:
print(f"- Download '{dl['name']}' from [{dl['link']}]")
```
上述Python脚本可以用来获取三个主要眼底血管分割数据集(即DRIVE、STARE 和 CHASE_DB1)的相关下载链接。请注意,在实际应用前应当仔细阅读各个网站上的许可协议并遵循相应的版权规定。
阅读全文
相关推荐

















