信息速览

数据集名称LapGyn4 — 妇科腹腔镜图像四任务基准：手术动作、解剖结构、动作-解剖对应与器械计数，AAU Klagenfurt 从 500+ 台手术提取 59,621 张图

数据类型人工标注,影像数据,原始数据

规模500+ 台妇科腹腔镜手术（患者数未披露）；v1.2 共 59,621 张图像（21 类），v1.0 为 55,872 张

接入方式500+ 台妇科腹腔镜手术视频（视频来源：Prof. Dr. Jörg Keckstein，University Ulm Medizinische Fakultät）中提取的静态图像帧，辅以 Instrument Count 子集部分提取自 Cholec80 胆囊切除术视频的图像；标注为图像级类别标签（目录结构承载，无像素掩码、无时序标注、无边界框）

AI 就绪度

INFOBOX — LapGyn4 一屏速览

维度内容

本质妇科腹腔镜图像数据集（非视频）：从 500+ 台手术中提取静态帧做四个内容分析任务的图像级分类基准

团队 AAU Klagenfurt ITEC 分布式多媒体系统组（Leibetseder 等 6 人）+ Ulm 医学院 Jörg Keckstein（临床方/视频来源）

论文 MMSys 2018（ACM Multimedia Systems Conference），Amsterdam，pp. 357-362，doi:10.1145/3204949.3208127

数据 v1.2 共 59,621 张图（21 类）；v1.0 共 55,872 张；zip 约 11GB；HuggingFace 无托管

子集 1 Surgical Actions：8 类手术动作 30,682 图（Suturing 12,914 / Cutting HF 3,752 / Coagulation 3,480 等）

子集 2 Anatomical Structures：5 类解剖结构 2,728 图（Ovary 1,162 / Uterus 938 / Colon 295 / Oviduct 195 / Liver 138）

子集 3 Actions on Anatomy：4 类缝合-器官对应 4,787 图（v1.0 仅 1,029）

子集 4 Instrument Count：0/1/2/3 件器械四级 21,424 图；部分图像源自 Cholec80（非妇科）

标注图像级类别标签（目录结构承载）；无掩码、无框、无时序

交叉验证官方 5-fold 划分（xval maps）仅适用 v1.0，对 v1.2 失效（官网明示）

获取 FTP 直链点击即下（无注册、无申请表）；Zenodo 存档 v1.0（双 DOI 10.5281/zenodo.4515650 / 1219280 并存）

许可 CC BY-NC 4.0，仅供科研；商用/其他用途联系 Keckstein（joerg@keckstein.at）；用 IC 子集须加引 EndoNet

任务定位图像级分类/分级基准（四任务并行）；非分割训练集、非时序基准、非检测训练集

版本 v1.0（2018-04-16 Zenodo，55,872 图）→ v1.2（当前版，59,621 图）；无 v1.1 公开记录

评估生态论文自带指标建议与首个 baseline（ACM 付费墙）；官方 xval maps 仅适用 v1.0

AI-Ready 速评可发现/可获取/机器可读三维高；任务可用中（粒度上限）；许可开放中低（NC）

谱系 LapGyn4（2018 图像分类）→ GLENDA（区域级标注）→ GynSurg（ACM MM 2025 多任务）——AAU 妇科腹腔镜三部曲

引用 Semantic Scholar 计 64 次（2026-10-04 抓取）；2025-2026 仍被活跃引用（GynSurg、SurgBench、SUREON 等）

库内互链 glenda（直系后继）、cholec80（IC 上游）、cataract-101（同组同会姊妹篇）等 18 条

LapGyn4 是一个「名字里带 4、身上正好四件事」的数据集：AAU Klagenfurt 的多媒体系统组把妇科腹腔镜手术视频抽成静态帧，一口气摆出四个内容分析问题——画面里医生在做什么（手术动作分类）、画面里是什么器官（解剖结构分类）、缝合缝在哪个器官上（动作-解剖对应判别）、画面里有几件器械（器械计数）——每个问题对应一个带图像级标签的子数据集。名称 LapGyn4 = Laparoscopy + Gynecology + 4，官方全称是 The ITEC LapGyn4 Gynecologic Laparoscopy Image Dataset：注意是 Image 而不是 Video——不少二手资料（包括本条目任务头）把它误写成视频数据集，而它提交给模型的单位是图像（坑 1）。

放在 2018 年的时间点上，这份工作要解决的是「妇科域没有起点」的问题：胆囊切除侧已有 Cholec80 提供阶段与器械标注、研究工具链成型，而妇科腹腔镜侧的公开数据要么是无标注的视频集、要么是任务定义不明的图像堆——想在该域起步的研究者找不到第一个能对齐比较的基准。LapGyn4 的贡献就是把这个起点摆出来：四个任务、统一的标注组织、公开的评估建议与 baseline，让「在妇科腹腔镜图像上做内容分析」第一次有了可直接引用的对照系。

导语读法三则：

只想下数据：直奔 §6 获取与许可——FTP 直链无需注册即下，但 v1.0 与 v1.2 的下载路径藏着 .downloads 带点前缀的差异，且官方交叉验证划分只适用旧版（坑 5）。
关心任务怎么定义：直奔 §4 四任务与标注——四个子集的类别表、v1.0/v1.2 双版本逐类数字、Instrument Count 的「什么不算器械」口径全在那里。
做妇科腹腔镜 AI 选型：直奔 §9 库内关系——AAU 谱系三部曲（LapGyn4→GLENDA→GynSurg）标注粒度逐级加深，选哪个取决于你要图像分类还是分割。

§0 导读：这个数据集解决什么问题

2018 年前后的腹腔镜手术视频理解研究有一个尴尬的结构性缺口：胆囊切除（Cholec80 系）工具链成熟、基准密集，而妇科腹腔镜——全世界女性健康负担最重的一类微创手术——几乎没有公开的、按机器学习任务组织好的标注数据。手术视频原始形态是几十小时的长流，模型要的却是「这一帧是什么、有几件器械」这种离散监督信号；把两者接起来需要有人专门抽帧、定义类别、逐图打标，LapGyn4 就是 AAU Klagenfurt ITEC 组与临床医生 Jörg Keckstein 合作交出的这份「中间件」：从 500+ 台妇科腹腔镜手术中提取静态图像，组织成四个子数据集，每个子集对应论文标题里的一个 automatic content analysis problem。

它的回答分三层。第一层是数据：v1.2 四子集共 59,621 张图，覆盖 8 类手术动作、5 类解剖结构、4 类缝合-器官对应、4 级器械计数，图像级标签由目录结构承载，解压即用。第二层是方法：论文为四个任务分别给出评估指标建议（分类用准确率/召回、计数用分级判别等）并报告首个 baseline 实验，让后来者不必从零定义游戏规则。第三层是生态：它开出一条延续至今的谱系——LapGyn4（2018，图像分类）→ GLENDA（区域级+时序标注）→ GynSurg（ACM MM 2025，多任务分割）——每一步都在补上一步的标注粒度缺口。

代价同样清楚：图像级标签意味着它天然不支持分割、器械定位或手术阶段识别；类别分布极不均衡（最大类 12,914 图 vs 最小类 138 图，约 94:1）；Instrument Count 子集混入了 Cholec80 的胆囊切除图像（域差异）；CC BY-NC 4.0 把商用一刀切掉。这些边界在 §4、§6、§10 逐条展开。

理解 LapGyn4 的另一个角度是把它看作一道「四阶台阶」：第一阶（Anatomical Structures）只需要认出「这是什么器官」，是视觉理解的最基础层；第二阶（Surgical Actions）要认出「正在发生什么操作」，动作语义比静态器官难一档，且类别间的视觉差异可能只有几毫米的器械头端；第三阶（Actions on Anatomy）要求同时理解动作与器官的绑定关系（缝合缝在子宫还是卵巢），是组合式语义；第四阶（Instrument Count）看似简单，实则考验对「什么算器械、什么不算」的语义边界的精确把握——一台腹腔镜画面里同时出现缝线、纱布、套管和两把操作钳时，正确答案取决于官网那份「不计入清单」的口径而非朴素视觉计数。四个子集正好覆盖从感知到语义组合的四个难度层，这使得它到今天仍适合作为「手术视觉理解能力光谱」的标定工具。

§0 读法三则：

这个条目是「四个子数据集 + 一篇论文 + 一份官方交叉验证划分」的组合体：四个子集许可一致但任务各异，交叉验证划分只适用 v1.0——三者获取与适用范围各不相同（§6）。
全文硬数字均出自官方获取页（ftp.itec.aau.at）、Zenodo 存档页与论文官方信息；v1.0 与 v1.2 的逐类数字漂移（总 55,872→59,621）已在坑 5 存照，双版本表格并存于 §2。
检索时若把 LapGyn4 当视频数据集去搜会得出错误结论——官方全称是 Image Dataset，坑 1 有完整存照。

全条目地图（按检索目的选节）：

数据有什么、长什么样 → §2（逐类表 + 双版本对照 + 目录结构）。
论文怎么引、团队是谁、时间线 → §3（BibTeX + 七作者 + 2018 时间线）。
四个任务怎么定义、怎么用 → §4（每任务含输入输出/指标建议/常见误用）。
怎么下、什么许可、版本怎么选 → §5（直链 + md5 + NC 条款 + 故障排查）。
baseline 怎么看、引用格局如何 → §6（评估框架 + 2025-2026 引用解读 + 复现设置）。
方法边界在哪、跟谁比 → §7（Cholec80 对照 + 失衡应对 + 库内逐维对照表）。
库内还有谁相关 → §8（AAU 谱系 + 18 条互链 rid + 研究组合路径）。
踩坑急救 → §9（坑 1-8 索引表 + 逐条正确姿势）。
AI-Ready 打分与依据 → §10（DAIMS 五维表 + GLENDA 对照）。
问答与术语 → FAQ A-H 组 + 术语表。
快速事实与工具 → 事实清单 36 条 + 附录 A-O。

§1 数据集速览：十问十答

Q1：LapGyn4 里的「4」是什么意思？
四个 automatic content analysis problems——论文原话。具体为：① Surgical Actions（8 类手术动作图像分类）；② Anatomical Structures（5 类解剖结构图像分类）；③ Actions on Anatomy（缝合动作发生在哪个器官的判别，4 类）；④ Instrument Count（画面中可见器械数量 0/1/2/3 分级）。名称本身即 Laparoscopy + Gynecology + 4 的缩写。

Q2：数据从哪来？一共多少张？
临床侧由 Ulm 医学院 Jörg Keckstein 教授提供妇科腹腔镜手术视频（500+ 台），技术侧由 AAU Klagenfurt ITEC 组提取静态图像并组织标注。v1.2 四子集合计 59,621 张；首发版 v1.0 为 55,872 张——差异来自 Actions on Anatomy 扩容（1,029→4,787）与 Instrument Count 修订（21,433→21,424），逐类对照见 §2。需注意「500+ 台手术」是图像的抽取来源口径：同一台手术可以贡献多个子集、多个类别的图像，因此 500+ 台 ≠ 样本独立同分布意义上的 500+ 个数据点——同一台手术的帧共享患者、设备与术者特征，做 train/test 划分时若按图随机划分会产生手术间信息泄漏，按手术台次分组划分才是干净的做法（官方 xval maps 的划分粒度请以其文件结构为准）。

Q3：它是视频数据集还是图像数据集？
图像。官方全称 The ITEC LapGyn4 Gynecologic Laparoscopy Image Dataset（官方获取页 title 原文），提交形态是单张静态帧 + 图像级标签。它没有视频流、没有时序标注、没有像素掩码——想研究时序和分割要去看它的后继 GLENDA 与 GynSurg（§9）。不少二手资料误写为 Video Dataset，本条目已在坑 1 存照。判断这类口径的通用技巧：看官方全称的中心名词（Image/Video）、看提交单位（单帧还是片段）、看标注类型（帧级标签还是区间标注）——三者对齐才有口径结论，LapGyn4 三者都指向图像。

Q4：标注长什么样，存在哪里？
最朴素的形态：类别以目录结构承载——每个子集下按类别建文件夹，图像文件放进对应文件夹，Readme.txt 说明组织规则。因此没有单独的标注文件需要解析，也没有掩码需要对齐。这种「目录即标签」的设计让它在任何框架里零成本加载，但也决定了它只能支持分类/分级类任务。工程上这是双刃剑：好处是 torchvision 的 ImageFolder 一行代码接入、文件系统工具能直接审计类别归属；坏处是标签元数据（标注时间、置信度、来源手术编号）无处安放——想要更丰富的每图元数据，LapGyn4 给不了，这是它与现代数据集格式（JSON/COCO/Parquet）之间的代际差。

Q5：类别分布均衡吗？
严重不均衡。v1.2 最大类 Suturing 12,914 图，最小类 Liver 138 图，比例约 94:1；Anatomical Structures 五类合计仅 2,728 图，是四子集中最小的。做分类实验时分层采样、类别加权或过采样几乎是必选项；官方提供的 5-fold 交叉验证划分（注意：仅适用 v1.0）能部分缓解划分随机性，但不能消除类别失衡本身。失衡本身也是信息：它如实反映了妇科腹腔镜手术的时间构成——一台手术的大部分时间里术者都在缝合，而肝脏大多数时候只是「路过」的背景结构，只有少数探查帧会把它推到画面主体位置。

Q6：v1.0 和 v1.2 差在哪？该用哪个？
v1.2 是当前官网版本：统一三个子集的文件名规则、Actions on Anatomy 从 1,029 扩到 4,787、Instrument Count 做了 revision 1（去除重复文件、纠错挪放 ground truth）。选 v1.2 拿到的是规模最大、最干净的版本；但要注意官方 5-fold 交叉验证划分文件是随 v1.0 发布的，官网明示「no longer can be applied to v1.2」——用 v1.2 就得自己划分（坑 5）。还有一层隐性影响：网上 2018-2020 年代发表的论文结果几乎全部基于 v1.0（55,872 图口径），2020 年后的结果则多基于 v1.2——两代文献的数字不能直接同表比较，写相关工作时务必注明所用版本。

Q7：为什么 Instrument Count 会牵扯 Cholec80？
IC 子集的部分图像不是从妇科手术、而是从公开的 Cholec80 胆囊切除视频里提取的——计数任务不在乎器官是什么，只在乎画面里有几件器械。代价是域差异：同一子集内混着妇科与胆囊两种手术场景。官网要求使用 IC 子集必须同时引用 Cholec80 的 EndoNet 论文（Twinanda et al., IEEE TMI, doi:10.1109/TMI.2016.2593957）——注意官网脚注把作者姓氏误拼为「Twinada」，正确拼写是 Twinanda（坑 7）。

Q7 补充说明（IC 与检测任务的关系）：
常见误解是把 IC 当成器械检测的替代品——其实两者是不同任务：检测输出每件器械的空间框，IC 只输出总数。IC 可以反过来当检测模型的「弱监督评测集」（预测框去重后的数量 vs IC 标签），但不能用它训练检测器。需要真正的检测训练集，看库内 m2cai16-tool（rid 303）或 surgtoolloc-2022（rid 821）。

Q8：能商用吗？
不能。CC BY-NC 4.0 的 NC（NonCommercial）条款之外，官网还叠加了更严的措辞：数据「exclusively provided for scientific research purposes」（专为科研提供），不得商用或用于任何其他用途；其他用途（如工业评估、产品演示）须直接联系视频来源方 Keckstein 教授（joerg@keckstein.at）单独授权。学术发表使用必须引用 MMSys 2018 论文。实操提示：授权沟通务必落到书面（邮件即可），口头承诺在论文发表或产品审计时都无法自证；引用格式与许可声明的模板见附录 F。

Q9：官方交叉验证划分怎么用？
随 v1.0 发布的 xval maps（798 kB 的 zip）为每个子集提供 5-fold 训练/测试划分映射，用于复现论文 baseline 的实验设置。两个使用前提：① 只能配 v1.0 的文件结构（v1.2 改了文件名、扩了 AOA，映射对不上）；② 引用 v1.0 存档时 Zenodo 的两个 DOI（10.5281/zenodo.4515650 与 10.5281/zenodo.1219280）目前均标 Version 1.0，任一皆可（坑 2）。使用姿势：解压后按子集读取 fold 映射、把映射中的文件名/相对路径与你解压出的 v1.0 目录对齐；若出现映射到不存在的文件的报错，先检查自己是不是拿了 v1.2 的目录树——这是最常见的失败原因。

Q10：为什么它对 AI-Ready 重要？
它是「无门槛直链 + 目录即标签」的 AI-Ready 加分样本：无注册、无申请表、FTP 点击即下，解压后零解析成本；但两个减分项同样典型——标注粒度停留在图像级（不支持现代分割/时序任务），以及官方交叉验证划分与当前版本脱钩（等于把复现论文设置的成本转嫁给 v1.2 用户）。对「数据可用性不等于任务可用性」这个命题，它是一个干净的教学案例。

§2 数据构成与规格

LapGyn4 的数据本体是四个互不重叠的子数据集，外加一份官方交叉验证划分文件。四个子集共享同一批手术来源（妇科腹腔镜视频），但任务、类别数与规模各不相同。本章以官方获取页公布的逐类数字为准，双版本（v1.0/v1.2）表格并存——因为网上流传的引用两版都有，检索者必须按自己手里的 zip 版本对号（坑 5）。

2.1 v1.2 逐类构成（当前版，总计 59,621）

子集	类别	样本数
Surgical Actions（手术动作）	Suturing（缝合）	12,914
Surgical Actions	Cutting (HF)（高频电刀切割）	3,752
Surgical Actions	Coagulation（电凝）	3,480
Surgical Actions	Sling (Hysterectomy)（吊带/子宫切除术相关）	2,752
Surgical Actions	Suction & Irrigation（冲洗吸引）	3,036
Surgical Actions	Dissection (blunt)（钝性分离）	1,444
Surgical Actions	Injection（注射）	2,119
Surgical Actions	Cutting (cold)（冷刀切割）	1,185
Surgical Actions 小计	8 类	30,682
Anatomical Structures（解剖结构）	Ovary（卵巢）	1,162
Anatomical Structures	Uterus（子宫）	938
Anatomical Structures	Colon（结肠）	295
Anatomical Structures	Oviduct（输卵管）	195
Anatomical Structures	Liver（肝脏）	138
Anatomical Structures 小计	5 类	2,728
Actions on Anatomy（解剖部位上的动作）	Suturing (Other)（其他部位缝合）	2,110
Actions on Anatomy	Suturing (Vagina)（阴道缝合）	1,022
Actions on Anatomy	Suturing (Uterus)（子宫缝合）	940
Actions on Anatomy	Suturing (Ovary)（卵巢缝合）	715
Actions on Anatomy 小计	4 类	4,787
Instrument Count（器械计数）	0 instruments	5,104
Instrument Count	1 instrument	5,124
Instrument Count	2 instruments	5,734
Instrument Count	3 instruments	5,462
Instrument Count 小计	4 级	21,424
v1.2 总计	21 类	59,621

三个结构性观察：

Surgical Actions 独占全集的 51.5%（30,682/59,621），且其内部再向 Suturing 集中（12,914/30,682 = 42%）——缝合是腹腔镜妇科最基本也最高频的操作，这也解释了为什么子集 3（Actions on Anatomy）整个围绕缝合展开。
Anatomical Structures 只有 2,728 图，是四子集中最小的：器官在画面中占据足够大的辨识区域才能打这个标签，这类帧天然稀少。
Instrument Count 的四级分布刻意做得几乎均匀（5,104/5,124/5,734/5,462），明显是按级别采样凑平的——它唯一的「均衡子集」身份，与另外三个子集的严重长尾形成对照。

2.1.1 逐类临床语境速写

以下说明为帮助检索者理解类别含义的通识背景（腹腔镜手术常识层面），具体的标注判定口径以官网与论文为准：

Surgical Actions 八类（按样本数降序）：

Suturing（缝合，12,914 图）：腹腔镜妇科的核心操作——子宫肌瘤剔除后的子宫壁修补、卵巢囊肿剥除后的卵巢成形、阴道残端缝合等都落在此类。视觉特征是持针器与缝线贯穿画面、术者双手协同；它是全集最大类（占 42%），也直接派生出 AOA 子集的「缝合 × 器官」组合标注。
Cutting (HF)（高频电刀切割，3,752 图）：用高频电能量器械（电钩、电剪等）切割组织——分离粘连、切开输卵管系膜、离断组织带等。视觉上常伴烟雾与金属反光，与冷刀切割的区分在于是否带能量器械，这是八类中最需要器械识别能力的动作边界之一。
Suction & Irrigation（冲洗吸引，3,036 图）：清理术野积血与冲洗液的操作——吸引管入镜、液体进出盆腔。常出现在出血事件后或术野整理阶段；画面特征是细长吸引管与液面，动作语义相对独立于器官。
Coagulation（电凝，3,480 图）：电凝止血——创面渗血的凝固处理。与 Cutting (HF) 同属能量器械操作但目的不同（分离 vs 止血），两者的图像差异常细微到只有器械接触组织的状态不同，是 SA 子集内最容易混淆的类对。
Sling (Hysterectomy)（吊带/子宫切除相关，2,752 图）：与子宫切除术相关的吊带/网片类操作。子宫切除是妇科腹腔镜的大术式，该类别把术式特异性操作单列，使其成为八类中唯一直接对应具体术式（而非通用动作）的类别。
Injection（注射，2,119 图）：穿刺注液操作——典型如向子宫肌层或术野局部注射药液（形成「水垫」便于剥离）。视觉特征是穿刺针入镜与注射动作，画面往往平静、器械少，与高强度操作帧形成对比。
Dissection (blunt)（钝性分离，1,444 图）：不用能量与刀剪、靠器械钝头推开或剥离组织的操作——解剖层面辨认、疏松组织分离。图像上器械与组织「轻接触」，是判断术者操作精细度的常用观察点。
Cutting (cold)（冷刀切割，1,185 图）：剪刀等无能量器械的锐性切割。与 HF 切割构成能量/非能量的对照类；样本最少（1,185 图），在长尾端与 Injection 相邻。

Anatomical Structures 五类（按样本数降序）：

Ovary（卵巢，1,162 图）：卵巢囊肿剥除、卵巢成形术的目标器官；卵圆形、表面光滑的形态特征在画面主体位时辨识度较高。
Uterus（子宫，938 图）：盆腔中央的肌性器官，肌瘤剔除与子宫切除的主舞台；子宫操纵器使其在多数画面中位置相对固定。
Colon（结肠，295 图）：深盆腔手术中经常「在场」的肠管——它不是操作目标而是需要辨认避让的结构，单列此类的价值在于「非目标器官识别」这一安全语义。
Oviduct（输卵管，195 图）：细小管状结构，常与周围系膜、血管走行混淆，是五类中视觉辨识难度最高的之一；输卵管切除/造口术的核心解剖。
Liver（肝脏，138 图）：上腹部器官，只在前腹壁穿刺建立气腹后的探查帧或特殊体位中成为画面主体——样本最少的原因就在于此：它几乎从不是妇科操作的焦点。

Actions on Anatomy 四类的组合语义：把「缝合」与「缝在哪个器官」绑定（Vagina 1,022 / Uterus 940 / Ovary 715 / Other 2,110）。Other 类占比最大（44%），这本身就是标注诚实度的体现——大量缝合发生在阴道以外的其他部位（如盆底腹膜、系膜），强行细分会引入噪声，设 Other 收口是更稳的标签设计。

Instrument Count 四级的口径要点：0 级（5,104 图）并非「空画面」——器械退出腹但画面里仍有套管、缝线、纱布等不计入对象；这一级对「器械进出的时刻检测」应用价值最高。1-3 级覆盖常规操作场景；四级上限（3）不是自然上限而是采样设计——超过 3 件手持器械同时入镜的帧在腹腔镜手术中本来就更少见。

2.2 v1.0 逐类构成（首发版，总计 55,872）

v1.0 中 Surgical Actions 与 Anatomical Structures 与 v1.2 完全相同（30,682 与 2,728），差异集中在后两个子集：

子集	类别	样本数（v1.0）
Actions on Anatomy	Other	338
Actions on Anatomy	Vagina	263
Actions on Anatomy	Uterus	232
Actions on Anatomy	Ovary	196
AOA 小计	4 类	1,029
Instrument Count	0	5,100
Instrument Count	1	5,206
Instrument Count	2	5,856
Instrument Count	3	5,271
IC 小计	4 级	21,433
v1.0 总计	21 类	55,872

v1.0 的两个值得注意的分布特征：其一，AOA 四类在 v1.0 里接近均匀（338/263/232/196），扩容后反而变成 Other 占 44% 的偏态——说明 v1.2 的扩容主要补收了「非三大器官部位」的缝合帧，而不是按类等比放大；其二，v1.0 的 IC 四级同样近均匀，与 v1.2 的采样策略一致，修订只去重纠错、未改采样设计。检索者若读到 2018-2019 年代论文中「AOA 四类均衡」的描述，那是 v1.0 口径的遗产，勿套用到 v1.2。

2.3 双版本差异与选版建议

官网版本历史的原文口径是「removed duplicate files and moved wrongly placed ground truth items」加三类变更：

统一文件名：v1.2 统一了三个子集的文件命名规则（v1.0 各子集命名不一致）。
AOA 扩容：Actions on Anatomy 从 1,029 扩到 4,787（+3,758 图，接近翻四倍半）——最大的一处变化。
IC 修订：Instrument Count 做 revision 1，去除重复文件并纠错挪放 ground truth（21,433→21,424，净减 9 图但内容更干净）。

选版建议按任务给：

想要最大规模、最干净版本，或者做 Actions on Anatomy 相关任务：用 v1.2（AOA 数据量差四倍以上）。
想直接复用官方 5-fold 交叉验证划分复现论文设置：只能用 v1.0（xval maps 对 v1.2 失效，官网明示）。
两者都要：v1.2 做主实验、v1.0 做与论文 baseline 的对照，但注意两版的 IC 图像有增删，跨版本数字不能直接混进同一张表（坑 5）。

版本选择决策树（三问定版）：

我的实验需要引用论文 baseline 数字做锚点吗？——是 → 必须用 v1.0 + xval maps。
我主要做 AOA（缝合部位）任务吗？——是 → 必须用 v1.2（v1.0 只有 1,029 图，规模不可比）。
以上都不是（通用分类实验）？——默认 v1.2（规模最大、文件名最规范），论文里注明版本与自查数字口径。
仍纠结？双版本都下（合计约 22GB），v1.2 训练、v1.0 复现，互为校验——这是最稳但最费盘的方案。

另有一条考古学注意事项：官网版本历史只列 v1.2 与 v1.0 两版，没有任何 v1.1 的公开记录——不要因为「从 1.0 跳到 1.2 一定漏了一版」去搜 v1.1，搜不到是正常的（坑 4）。

版本号跳跃在数据集发布实践里并不罕见：开发者可能内部走过一次小修（改个说明文件、修个链接），不值得单独发版，于是直接累积到下一次大修一起升两号。对检索者的含义是：比较「v1.0 时代文献」与「v1.2 时代文献」时，把跳跃点当作一次断代即可——断代之前的全部结果绑定 55,872 口径，之后的绑定 59,621 口径，中间不存在第三种口径需要考据。

2.4 文件、规模与获取形态

打包：v1.2 为单个 zip（LapGyn4_v1.2.zip，约 11GB）；v1.0 为 LapGyn4_v1.0.zip（11.0 GB，官方 md5 4d4fb5e8ad1871a924f01e485b3e61e2）。
目录即标签：每个子集按类别建文件夹，图像文件入对应文件夹；标注不依赖单独的标注文件，Readme.txt 说明组织规则。
图像格式：静态帧图像（JPEG 类常见格式），无 DICOM、无 NIfTI、无掩码通道。
交叉验证划分：LapGyn4_v1.0_xval_maps.zip（798.0 kB，官方 md5 6405d6b332a2dee1c6942506bd7acbd2），仅适用 v1.0。
HuggingFace：检索（hf-mirror.com API）无官方或社区托管——获取渠道只有官方 FTP 与 Zenodo 存档两条（v1.2 仅 FTP）。

解压后的目录组织示意（「目录即标签」形态，具体命名以包内 Readme.txt 为准）：

LapGyn4_v1.2/
├── Readme.txt                  # 组织规则说明
├── Surgical_Actions/           # 子集 1：手术动作
│   ├── Suturing/               #   类别目录（=标签）
│   │   ├── xxx.jpg ...
│   ├── Cutting_HF/
│   ├── Coagulation/
│   ├── Sling_Hysterectomy/
│   ├── Suction_Irrigation/
│   ├── Dissection_blunt/
│   ├── Injection/
│   └── Cutting_cold/
├── Anatomical_Structures/      # 子集 2：解剖结构（5 类目录）
├── Actions_on_Anatomy/         # 子集 3：部位动作（4 类目录）
└── Instrument_Count/           # 子集 4：器械计数（0/1/2/3 四级目录）

上图目录名为示意（体现「子集/类别/图像」三层结构）；v1.2 统一了文件名规则，v1.0 各子集命名不一致——这正是官方划分文件跨版本失效的根源（坑 5）。

§3 论文、团队与时间线

3.1 论文与引用信息

论文是数据集的正式出处，全文信息（官网 BibTeX 原文口径）：

@inproceedings{DBLP:conf/mmsys/LeibetsederPPKM18,
  author    = {Andreas Leibetseder and Stefan Petscharnig and
               Manfred J{\"u}rgen Primus and Sabrina Kletz and
               Bernd M{\"u}nzer and Klaus Schoeffmann and J{\"o}rg Keckstein},
  title     = {Lapgyn4: a dataset for 4 automatic content analysis problems
               in the domain of laparoscopic gynecology},
  booktitle = {Proceedings of the 9th ACM Multimedia Systems Conference,
               MMSys 2018, Amsterdam, The Netherlands, June 12-15, 2018},
  pages     = {357--362},
  publisher = {ACM},
  year      = {2018},
  doi       = {10.1145/3204949.3208127}
}

注意标题的两种并存口径：BibTeX 里是「Lapgyn4: a dataset for 4 automatic…」（首字母小写），官网引用行则是「LapGyn4: A Dataset for 4 Automatic…」（驼峰大写）——同一篇论文的两种大小写处理，学术引用建议按 BibTeX，正文叙述统一写 LapGyn4（坑 8）。

DOI：10.1145/3204949.3208127（ACM DL 条目 id 3208127）。
会议：MMSys 2018（第 9 届 ACM Multimedia Systems Conference），Amsterdam，2018-06-12 至 06-15；同会还有同组姊妹篇 Cataract-101（ACM id 3208137）。
Imprint：ISBN 978-1-4503-5192-8/18/06（Zenodo 页面 Imprint 字段原文）。
获取状态：ACM 付费墙，Semantic Scholar 标记 openAccessPdf = CLOSED——baseline 实验的具体数字只能去论文里查，本条目不引用任何二手转述的数字（坑 6）。
引用：Semantic Scholar citationCount = 64（抓取时点 2026-10-04）；2025-2026 年仍被活跃引用（GynSurg、SurgBench、SUREON、MedicalNarratives 等，详见 §7）。

3.2 团队与分工

七位作者的组合是一个典型的「技术组 + 临床顾问」结构：

AAU Klagenfurt ITEC 分布式多媒体系统组（6 人）：Andreas Leibetseder（第一作者）、Stefan Petscharnig、Manfred Jürgen Primus、Sabrina Kletz、Bernd Münzer、Klaus Schoeffmann（DMS 组组长，其个人主页 klausschoeffmann.com/datasets 维护着全组数据集的谱系列表）。
临床方（1 人）：Jörg Keckstein（Zenodo 署名单位为 University Ulm, Medizinische Fakultät）——手术视频的来源方，也是许可条款里「其他用途」的授权联系人。

官方获取页的机构声明原文口径：「created as well as maintained by Distributed Multimedia Systems Group of the Institute of Information Technology (ITEC) at Alpen-Adria Universität in Klagenfurt, Austria」。两条署名口径的细节差异：Zenodo 页面把 6 位 AAU 作者统一署「Alpen-Adria University, 9020 Klagenfurt Austria」，仅 Keckstein 单独署 Ulm；官网页面则只署机构群、不逐人标单位。因此正文里 Keckstein 的 Ulm 隶属以 Zenodo 署名为据（单一来源口径，特此注明）。

从论文到数据集的功能分工看，这个七人组合覆盖了手术数据集工程的完整链条：

视频来源与临床把关：Keckstein——500+ 台手术视频的提供方，同时是许可条款里「其他用途」的授权决策人；临床数据的可获得性完全系于这一合作纽带。
数据集工程与标注组织：ITEC DMS 组整体——抽帧、类别体系设计、标注组织、发布维护（官网声明口径）。
基准设计：第一作者 Leibetseder 领衔的论文写作——四个 content analysis problems 的任务定义、指标建议与 baseline 实现。
谱系运营：Schoeffmann 个人谱系页长期维护全组数据集列表——LapGyn4 的可发现性至今部分依赖这条个人主页链路（官方 www 路径 404 后，谱系页成了找获取页的入口之一）。

这种「单一临床来源 + 单一技术团队」的结构是双刃剑：好处是标注口径一致、维护链路清晰；风险是单点依赖——临床方合作、维护组存续任一环节变动都会影响数据集的长期可得性，这也是检索者尽量用 Zenodo 这类第三方存档的原因之一。

3.3 时间线

时点	事件	来源口径
2018-04-16	Zenodo record 1219280 发布 v1.0（Publisher 字段 ACM）	Zenodo 页面
2018-06-12/15	MMSys 2018（Amsterdam）论文发表，pp. 357-362	BibTeX/Zenodo Imprint
同会同期	姊妹篇 Cataract-101 发表（ACM id 3208137）	ACM DL
v1.2 发布	官网当前版；页面未标注精确发布日期（不作猜测）	官方获取页
2021 前后	同团队 GLENDA 发布（谱系第二代）	谱系页
2025	同团队 GynSurg 发布（ACM MM 2025，谱系第三代）	ACM DL/谱系页
2026-10-04	本条目核验时点：v1.2 在线可下，引用 64	本条目核验

时间线的两条读法：其一，「存档先行」（4 月 Zenodo、6 月会议）让 v1.0 的发布日期有 Zenodo 平台背书，精确到日；而 v1.2 只有「当前版」状态、无日期——引用时写「v1.2（截至 2026-10 为官网当前版）」是最严谨的表述。其二，谱系三代的时间跨度（2018→2021→2025）恰好对应标注粒度的三级跳（图像级→区域级→分割级），约三年一代的节奏也让「下一代何时出现」成为可观察的开放问题。

§4 四任务与标注体系

4.1 任务一：Surgical Actions（手术动作分类）

问题定义：给定单帧图像，判断画面中正在进行的手术动作属于 8 类中的哪一类——缝合、高频电刀切割、电凝、吊带/子宫切除相关操作、冲洗吸引、钝性分离、注射、冷刀切割。
口径：「涉及器械的通用活动」（官网口径），即以「画面里在做什么操作」为中心，与具体器官无关。
规模：30,682 图，8 类，类别间比例约 11:1（Suturing 12,914 vs Cutting cold 1,185）。
输入→输出：输入单张腹腔镜帧；输出 8 维类别（softmax 或多分类 logits）。
指标建议：多分类标准指标（总体准确率 + per-class 精确率/召回/F1）；类别失衡下重点看 macro 平均与混淆矩阵——尤其 Cutting (HF) 与 Coagulation、Cutting (cold) 三个「切割家族」类之间的混淆带。
常见误用：把它当多标签任务（一帧同时打两个动作标签）——该子集是单标签设计；把器械出现与否当动作判别依据——「画面有持针器」不等于「正在缝合」（可能是准备或收尾瞬间）。
适用：手术流程识别、阶段检测的帧级组件、动作检索的索引层。

4.2 任务二：Anatomical Structures（解剖结构分类）

问题定义：给定单帧图像，判断画面中显著呈现的解剖结构属于 5 类中的哪一类——卵巢、子宫、结肠、输卵管、肝脏。
口径：「对腹腔镜手术有意义的内部器官」；标签打在「该器官是画面主体」的帧上。
规模：2,728 图，5 类，最小类 Liver 仅 138 图。
输入→输出：输入单帧；输出 5 维类别。
指标建议：per-class 指标为主（小类 Liver/Oviduct/Colon 的 micro 平均会被大类淹没）；混淆矩阵重点看 Oviduct 与周围结构的误判。
常见误用：把它当多器官检测/定位任务——没有空间标注，「画面主体」判定意味着背景里偶然入镜的其他器官不打标签；把类别失衡当数据错误——Liver 138 图是采集现实不是缺陷。
适用：器官级检索、手术导航中的解剖感知组件、跨术式器官识别的妇科域数据。

4.3 任务三：Actions on Anatomy（解剖部位上的动作判别）

问题定义：缝合动作发生在哪个器官上——4 类：Vagina（阴道）、Uterus（子宫）、Ovary（卵巢）、Other（其他部位）。
口径：这是四任务里唯一的「动作 × 器官」组合标签；当前版本全部由缝合动作构成，等于「缝合目标器官判别」。
规模：v1.2 共 4,787 图（v1.0 仅 1,029）——版本间最大的一处扩容。
输入→输出：输入单帧（画面中正在缝合）；输出 4 维目标部位类别。
指标建议：4 类平衡度较好（Other 2,110 / Vagina 1,022 / Uterus 940 / Ovary 715），标准多分类指标即可；可加报混淆矩阵观察「盆腔内器官互混」模式。
常见误用：把它拆成「先检器官再判动作」的级联并宣称等效——组合标签的判别粒度未必等于两步级联（缝合中的器官外观与静态展示差异很大）；忽视 Other 类的语义（它不是「未知」而是「确定的非三类部位」）。
适用：细粒度手术动作理解、操作安全性分析（如「正在缝合卵巢」比「正在缝合」多一层语义）。

4.4 任务四：Instrument Count（器械计数）

问题定义：判断画面中可见的手术器械数量，四级：0/1/2/3 件。
口径——什么不算器械（官网清单原文口径，检索者最常踩的坑）：缝合针与注射针、缝线及其他线材、钉夹/支架/海绵、圈套器线圈、endobags 标本袋、子宫操纵器的可见部分、trocar 套管部分——这些不计入计数。换句话说，IC 数的是「手持式操作器械」的可见数量。
规模：21,424 图，四级刻意近均匀分布（见 §2.1）。
输入→输出：输入单帧；输出 0-3 四级（可作 4 类分类，也可作回归后取整）。
指标建议：按 4 类分级判别报准确率与混淆矩阵；相邻级混淆（数成 1 件 vs 2 件）远比跨级混淆常见，可加报 MAE（平均绝对误差）刻画「差几件」。
常见误用：把套管、缝线、纱布数进总数（违背官方口径）；把 IC 当器械检测训练集（无框）；忽略 0 级的语义（0 级画面并非空白，器械刚进出、只有非计数对象在场的帧都算 0）。
特殊注意：部分图像提取自 Cholec80 胆囊切除术视频（非妇科域），使用该子集须加引 EndoNet 论文（Twinanda et al., IEEE TMI, doi:10.1109/TMI.2016.2593957；官网脚注把姓氏误拼为「Twinada」，正确为 Twinanda，坑 7）。
适用：器械清点辅助（防遗留）、手术复杂度代理指标、目标检测模型的弱监督评测（图像级计数 vs 检测框数量）。

4.5 标注形态与 AI-Ready 评估

承载方式：目录结构即标签（子集目录/类别目录/图像文件），Readme.txt 说明组织规则——零解析成本，任何框架直接 ImageFolder 式加载。
粒度上限：图像级单标签。无像素掩码（做不了分割）、无边界框（做不了器械定位检测训练）、无时序标注（做不了阶段/轨迹建模）、无多标签组合（一帧只进一个类）。
与任务的匹配：四个任务都是分类/分级问题，图像级标签恰好够用；一旦想升级任务（分割、检测、时序），这个标注体系就到顶了——这正是后来 GLENDA（区域级）与 GynSurg（分割）存在的理由。

4.6 官方交叉验证划分与评估基线

xval maps：官方随 v1.0 发布的 5-fold 交叉验证划分映射（798 kB zip，每个子集一套 train/test 划分），用于复现论文 baseline 的统一设置。v1.0 的划分对 v1.2 不再适用——官网原文明确警告「no longer can be applied to v1.2」（文件名统一化与 AOA 扩容破坏了旧映射）。用 v1.2 的检索者需要自行划分，建议 stratified split（类别失衡太重，随机划分会让小类在部分 fold 里近乎缺席）。
评估指标：论文为四个任务分别给出指标建议（分类任务的标准准确率/精确率/召回体系，计数任务按四级判别评估）；具体定义在论文正文。
baseline：论文报告了四任务的首个 baseline 实验。注意：论文在 ACM 付费墙后（openAccessPdf = CLOSED），具体数字本条目一律不转述、不猜测——需要数字请查原文（坑 6）。

§5 获取、许可与版本链

5.1 获取渠道与直链

LapGyn4 的获取是「无门槛」路线：无注册、无申请表、无使用协议签署页面，官方 FTP 直链点击即下。三条直链一手确认：

文件	直链	规模	校验
v1.2 主包	`https://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/downloads/v1_2/LapGyn4_v1.2.zip`	~11GB	官网未列 md5
v1.0 主包	`https://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/.downloads/v1_0/LapGyn4_v1.0.zip`	11.0 GB	md5 `4d4fb5e8ad1871a924f01e485b3e61e2`
v1.0 交叉验证划分	`https://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/.downloads/v1_0/LapGyn4_v1.0_xval_maps.zip`	798.0 kB	md5 `6405d6b332a2dee1c6942506bd7acbd2`

两条路径细节值得圈出来：

v1.2 走 downloads/ 目录，v1.0 走 .downloads/ 目录——后者带点前缀（隐藏目录惯例），手写脚本时容易漏掉这个点导致 404。
v1.2 目前只有 FTP 一条渠道；Zenodo 存档停留在 v1.0（遗留疑点：Zenodo 是否会补 v1.2，无公开计划记录）。
HuggingFace 无托管（官方或社区均无，hf-mirror.com API 检索返回空）——想走 load_dataset 的检索者只能自行转换。

5.1.1 分步获取指南

第一步，确认版本策略：先决定用 v1.2（新实验）还是 v1.0（复现论文设置）——这决定下哪个包、要不要配划分文件（§2.3 的选版建议）。两版都下也常见：v1.2 做主实验、v1.0 跑官方划分对照。

第二步，下载主包：从上表选直链下载（约 11GB，预留磁盘与带宽）；注意 v1.0 路径的 .downloads 带点前缀。网络受限环境建议用支持断点续传的工具，FTP 大文件中断重下成本高。

第三步，校验完整性：v1.0 有官方 md5（4d4fb5e8ad1871a924f01e485b3e61e2），务必 md5sum 核对后再解压；v1.2 未公布 md5，至少核对文件体积在 11GB 量级。

第四步，解压与结构核对：解压后确认四个子集目录齐全、类别目录数与 §2.1 表一致（SA 8 类/AS 5 类/AOA 4 类/IC 4 级）、每个类别目录下图像数与官方表对得上——十分钟的核对能避免「下到半截包」或「版本口径记错」的下游返工。

第五步（可选），下划分文件：如果用 v1.0，顺手把 xval maps（798 kB）下了并核对 md5（6405d6b332a2dee1c6942506bd7acbd2）；如果用 v1.2，跳过——官网已明示划分不适用，别白费配置时间（坑 5）。

第六步，记录引用信息：把 MMSys 2018 论文引用与版本号写进实验记录；用 IC 子集的把 EndoNet 引用也记上——引用义务在动手实验前固定下来，避免论文投稿时的合规回溯。

官方获取页地址：http://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/。注意旧的 www.itec.aau.at/datasets/lapgyn4/ 路径在本次核验时点（2026-10-04）返回 404——官网改版后数据集获取页落在 ftp 主机上，引用与爬取请用 ftp 地址。

5.2 Zenodo 存档（v1.0）

Zenodo record 1219280 是 v1.0 的正式存档：

DOI：两个并存且均标 Version 1.0 / Apr 16, 2018——旧式 concept DOI 10.5281/zenodo.4515650 与 record DOI 10.5281/zenodo.1219280。这不是两个版本，是 Zenodo 新旧 DOI 体制的并存痕迹，引用任一皆可，但别误以为一个是 v1.0 一个是 v1.1（坑 2）。
Publisher 字段：ACM（会议论文的存档化处理）。
文件：主包 11.0 GB（md5 同上表）+ xval maps 798.0 kB（md5 同上表）。
页面统计矛盾：Zenodo 页面显示「Total data volume 1.8 TB 1.1 TB」，与实际 zip 的 11.0 GB 相差两个数量级——这是平台统计口径问题（可能把镜像/多副本计入），以 zip 文件本身及其 md5 为准，页面数字不采信（坑 3）。

5.3 许可条款

License：CC BY-NC 4.0（Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International），叠加官网自述条款三层：

用途限定：数据「exclusively provided for scientific research purposes」——专为科学研究提供，不得商用或用于任何其他用途。「其他用途」的措辞比标准 NC 条款更紧：即便不直接牟利（如内部工业评测、产品原型演示），也落在禁止面。
其他用途的出口：直接联系视频来源方 Prof. Dr. Jörg Keckstein（joerg@keckstein.at）单独协商授权。
引用义务：学术报告（论文/报告）中使用必须引用 MMSys 2018 论文（doi:10.1145/3204949.3208127）；使用 Instrument Count 子集还须加引 Cholec80 的 EndoNet 论文（doi:10.1109/TMI.2016.2593957）。

对 AI-Ready 的含义：NC 把商用训练/推理场景一刀切掉，模型权重若在 LapGyn4 上训练，其商用发布的合规性需要法务单独评估；纯科研场景则完全无障碍。

NC 边界的几个常见案例讨论（本条目基于许可文本的解读，不构成法律意见）：

学术会议论文 + 开源代码：合规——科研发表是 NC 明确允许的用途；记得履行论文引用义务。
公司研究员发论文：处于灰色地带——用途本身（发论文）是科研，但雇佣背景与数据接触环境涉及企业主体，稳妥做法是入职沟通中明确数据使用范围或联系 Keckstein 确认。
Kaggle 式竞赛平台：需个案评估——竞赛若含商业赞助与奖金，数据在平台上的再分发与商用氛围可能与「仅供科研」冲突；组织方应先取得书面确认。
教学课堂演示：一般落在科研/教育范围；大规模 MOOC 商业平台内的课程使用建议同样走邮件确认。
训练成果商用：如 §10 所述的灰色地带——数据许可约束数据使用，基于其训练的模型商用性无明文豁免，保守路径是先授权或换数据。

5.4 版本链

v1.0（2018-04-16）：首发版，55,872 图，随论文同期挂出，Zenodo 存档 + FTP 双渠道，官方 5-fold 交叉验证划分随发。
v1.2（当前版）：59,621 图，统一文件名 + AOA 扩容（1,029→4,787）+ IC revision 1（去重纠错）；仅 FTP 渠道；无精确发布日期记录。
v1.1：无公开记录。官网版本历史只列 v1.2 与 v1.0——中间版号从未出现，不要去搜一个不存在的版本（坑 4）。

5.5 常见下载与使用故障排查

404 on www.itec.aau.at/datasets/lapgyn4/：旧官网路径已失效（2026-10-04 核验）——改用 http://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/，引用与脚本同步更新。
404 on v1.0 直链：九成是漏了 .downloads 的点前缀；对照附录 D 的完整 URL 逐字符核对。
md5 不匹配：先确认下载完整（文件大小应为 11.0 GB / 798 kB 量级）；FTP 中断续传的文件尤其容易损坏，直接重下比修补可靠。
解压后找不到某子集：确认 zip 版本——v1.0 与 v1.2 的目录命名不同（坑 5），别按另一版的目录名去 find。
xval maps 报「文件不存在」：划分映射里的相对路径对应 v1.0 目录树；检查自己是否错配了 v1.2 的解压目录。
下载速度慢/不稳：官方 FTP 在欧洲（奥地利）；跨洲大文件建议在网速稳定时段下载或使用镜像环境；数据集无其他官方镜像（Zenodo 存档也是从欧洲节点分发）。

§6 评估、基准与引用格局

6.1 论文自带的评估框架

论文为四个任务各给了评估指标建议并报告首个 baseline 实验——这在 2018 年是数据集论文的完整姿势：不只给数据，还把「这个数据该怎么比」的规则一起定下来。需要强调两点：

指标体系是标准的分类/分级评估（准确率、精确率、召回、F1 等），论文正文定义，本条目不转述细节。
baseline 具体数字：论文在 ACM 付费墙后（openAccessPdf = CLOSED），任何二手转述的数字都未经过本条目核验，不引用、不猜测——需要数字请查原文（坑 6）。

6.2 引用与影响力

引用数：Semantic Scholar citationCount = 64（抓取时点 2026-10-04）。
时间分布：从 2018 年持续引用至 2026 年，近期引用密度不减。

6.3 2025-2026 活跃引用格局（S2 citations API 前 25 条摘录，2026-10-04 抓取）

同谱系后继：GynSurg（ACM MM 2025）——AAU 自家的妇科腹腔镜多任务后继，把任务从分类推进到分割。
手术基础模型方向：SurgBench（arXiv 2025）、SUREON（arXiv 2026）、SurgAtlas（arXiv 2026）、Medical Image Analysis 2025 手术基础模型自监督扩展、MedicalNarratives（NeurIPS 2025）——LapGyn4 多作为妇科域评测数据或预训练语料组件出现。
临床应用方向：ISNCC 2026 子宫内膜异位症自监督去噪、Medicina 2025 妇科腹腔镜深度学习综述——临床侧把 LapGyn4 当妇科域基准引用。
跨域引用：IEEE TIP 2026 神经波传播等非手术方向也偶有引用（多借其图像分类基准框架）。

引用格局的解读：LapGyn4 在 2025-2026 的角色已从「主基准」滑向「妇科域老牌对照基准」——新工作主要在其上做妇科域评测或拿来当数据扩充，而主流手术视频基准的重心已移向 Cholec80 系（阶段识别）与更新的大规模集合。这个定位对「该不该在 2026 年还用它做主实验」是直接的决策参考：做妇科域分类问题，它仍是最直接的选择；做通用手术流程理解，它应作为妇科对照集而非主基准。

引用方向的三条细读：

**自家谱系引用（GynSurg 等）**是「传承型引用」——后继数据集论文把 LapGyn4 列为直接前驱，交代谱系与粒度演进；这类引用最可信地记录了它的历史坐标。
**基础模型时代引用（SurgBench、SUREON、MedicalNarratives 等）**是「语料型引用」——LapGyn4 被吸进更大规模预训练/评测集合的妇科分量；在这类工作中它通常不再是独立评估对象，而是数据池的组成部分。
**临床综述型引用（Medicina 2025 等）**是「域标杆引用」——妇科腹腔镜深度学习综述把 LapGyn4 当作该域「最早的公开分类基准」提及；这类引用确认了它的域内起点地位。

6.4 复现与对照实验的推荐设置

以下建议供检索者设计实验时参考（标注「官方口径」的出自官网/论文公开信息，其余为本条目基于数据特性的工程建议）：

复现 2018 论文 baseline：v1.0 + 官方 xval maps + 论文指标定义（官方口径）；三个条件缺一则不是严格意义的复现，论文里应降级表述为「参考官方划分的自定义设置」。
新方法对照实验：v1.2 + 自定义 stratified group split（按手术台次分组 + 类别比例分层）；同时报告划分种子与每 fold 类别分布，便于他人复现。
与文献对比表：注明每行结果的数据集版本（v1.0 口径文献 vs v1.2 口径文献不能同表直比）；不确定版本时看论文引用的图像总数（55,872 = v1.0；59,621 = v1.2）。
多任务联合训练：四子集联合时注意任务头分离（分类四头）与采样平衡（IC 近均匀会主导 batch 构成）；跨子集的图像可能来自同一台手术，联合训练的信息泄漏面比单子集更大，分组划分建议以「手术台次」为全局主键。
跨数据集泛化：以 LapGyn4 为源域、cholec80 系为目标域（或反向）时，明确声明域差异包含「术式 + 团队 + 采集设备」三层，别把全部性能差异归因于术式。

§7 方法学边界、对比与使用建议

7.1 与 Cholec80 系的对比（为什么妇科基准难做）

维度	Cholec80 系（胆囊侧）	LapGyn4（妇科侧）
主打任务	手术阶段识别（时序）+ 器械检测（空间框）	图像级分类/分级（四任务并行）
标注形态	阶段区间标注 + 器械框，持续加注	图像级目录标签，一次成型
域纯度	单一术式（胆囊切除）	500+ 台妇科手术（高异质性）+ IC 混入胆囊图像
生态起点	2016 年（EndoNet 时代）	2018 年（本数据集）
演化路径	阶段→器械→框→分割逐年加厚	图像级→区域级（GLENDA）→分割级（GynSurg）

任务覆盖：Cholec80 系主打手术阶段识别（时序）+ 器械检测（空间框）；LapGyn4 主打图像级分类/分级（四任务）。前者任务重、标注重；后者以轻标注换规模。
域纯度：Cholec80 是单一术式（胆囊切除）；LapGyn4 覆盖 500+ 台妇科手术（异质性更高），但 IC 子集又混入 Cholec80 图像——域纯度上各有取舍。
演化路径：Cholec80 系 2016 年起持续加注（阶段→器械→框）；妇科侧 2018 年才由 LapGyn4 补上图像级基准，2021 年前后 GLENDA 补区域级，2025 年 GynSurg 补分割——妇科基准的时间线整体滞后胆囊侧约五年。

滞后约五年的结构性原因（基于域特性的一般性分析）：妇科腹腔镜术式种类远多于胆囊切除（肌瘤剔除、囊肿剥除、子宫切除、盆底重建等各有操作词汇），统一的类别体系更难定义；且妇科操作的目标器官更脆弱、术者风格差异更大，标注一致性成本更高——这也是为什么妇科侧的第一代基准选择了「图像级、多任务、广覆盖」的轻策略，而不是胆囊侧的「重标注、单术式、深演进」。

7.2 类别失衡的使用建议

四子集中三个呈长尾分布（仅 IC 近均匀），建议按任务处理：

分类任务：stratified split + 类别加权损失或重采样；汇报 per-class F1 而非只看 micro 平均。
小类（Liver 138、Oviduct 195、Colon 295）样本量在深度学习尺度偏小，若任务聚焦小类，考虑与 GLENDA/GynSurg 的重叠类别合并增强，或明确声明小类结果仅供参考。
使用官方 xval maps（仅 v1.0）可复现论文设置；用 v1.2 时自行划分建议报告划分种子与各 fold 类别分布。

划分与加权的最小实践（伪代码，按手术台次分组 + 类别分层）：

# 分组键：按原始手术台次（若无手术号元数据，则以文件名前缀近似分组）
groups = extract_surgery_id(filepath)          # group split 的主键
split = StratifiedGroupKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 训练侧类别加权：权重与类频成反比
class_weight = {c: n_total / (n_classes * n_c) for c in classes}
# 报告侧：每 fold 输出类别分布表，随论文附材料提交
for fold, (tr, te) in enumerate(split.split(X, y, groups=groups)):
    log_fold_class_distribution(fold, y[tr], y[te])

三行要点：分组防泄漏（同一台手术不跨集）、分层保分布（每个 fold 类别比例接近全集）、加权缓失衡（小类梯度不被大类淹没）。三者都不改变数据本身，因此不会与官方许可或口径冲突。

7.3 任务边界清单（哪些事别拿它做）

别做分割：无像素掩码——用 GLENDA 或 GynSurg。
别做器械定位/检测训练：无边界框——IC 只给图像级计数标签，可作弱监督评测但不能训检测器。
别做阶段识别/时序建模：无时序标注，帧间关系信息不保留。
别跨版本混数字：v1.0 与 v1.2 的 AOA/IC 数字不同，论文对比表里版本要注明。
别把它当视频数据集引用：它是图像数据集（坑 1）。

7.4 与库内主要数据集逐维对照

数据集	域	标注粒度	规模口径	任务重心	与 LapGyn4 的关系
LapGyn4	妇科腹腔镜	图像级类别	59,621 图	四任务分类/分级	本条目
GLENDA（rid 820）	妇科腹腔镜	区域级+时序	25,000+ 图	异位症区域标注	直系后继，粒度升级
cholec80（rid 78）	胆囊切除	阶段+器械	80 视频	阶段识别/器械检测	IC 子集上游
cholecseg8k（rid 233）	胆囊切除	像素级掩码	8,088 帧	器械/解剖分割	粒度对照（分割）
endoscapes（rid 353）	胆囊切除	空间框+掩码	数千帧级	解剖/风险空间标注	粒度对照（定位）
m2cai16-tool（rid 303）	胆囊切除	帧级器械存在	10 视频 15 类	器械检测	IC 的检测版任务对照
surgtoolloc-2022（rid 821）	胆囊切除	器械端点框	10,000 帧	器械定位	IC 升级任务基准
autolaparo（rid 313）	妇科（子宫切除）	阶段标注	手术视频	术式阶段自动化	妇科域任务互补
misaw（rid 445）	胆囊切除	阶段+器械	3D 视频对	阶段/器械时序	时序任务对照
heico（rid 273）	疝气腹腔镜	手术阶段	视频	疝修补阶段识别	术式近邻（普外）

对照读法：同一行从左到右是「域 → 粒度 → 任务」的三元组；LapGyn4 在这张表里的独特性是妇科域 × 四任务分类 × 图像级这个组合——妇科域里它粒度最浅但任务最多，全库分类基准里它是唯一的妇科多任务集。粒度更深的（cholecseg8k/endoscapes）不在妇科域，妇科域任务更重的（autolaparo）不做分类基准——这就是它 2026 年仍有存在价值的位置逻辑。

7.5 合规使用清单

[ ] 引用 MMSys 2018 论文（doi:10.1145/3204949.3208127）。
[ ] 用了 IC 子集则加引 EndoNet（doi:10.1109/TMI.2016.2593957）。
[ ] 用途限定科研（CC BY-NC 4.0 + 官网专用于科研条款）；商用/其他用途先联系 Keckstein（joerg@keckstein.at）。
[ ] 注明所用版本（v1.0 或 v1.2）与逐类数字口径。
[ ] 用 v1.0 的 xval maps 时声明「划分仅适用 v1.0」。

§8 库内关系与互链

8.1 AAU 妇科腹腔镜谱系三部曲

LapGyn4 是 Klaus Schoeffmann 团队妇科腹腔镜数据集谱系的第一环，谱系页（klausschoeffmann.com/datasets）的口径是这条线「actually comprises four individual datasets」（实际包含多个个体数据集）：

LapGyn4（2018，MMSys）：本条目。图像级标签，四任务分类基准。起点：把「视频流」离散成「带标签的帧」。
GLENDA（2021 前后）：25,000+ 图 / 400+ 手术，约 12,000 张子宫内膜异位症帧 + 约 13,000 张无异位症帧；标注升级为区域级 + 时序专家标注。补的就是 LapGyn4 缺的粒度（库内条目 rid 820）。
GynSurg（ACM MM 2025）：多任务集，子集覆盖动作、副作用、器械与解剖分割（ACM DL id 10.1145/3746027.3758267；下载在 ftp.itec.aau.at/datasets/GynSurge/）。注意：库外条目，本库暂未收录。

三部曲的演进逻辑一句话：粒度逐级加深（图像级 → 区域级 → 像素级），任务逐级变重（分类 → 定位 → 分割）——2018 年的图像级缺口由后两代补上，但 LapGyn4 仍是三者中唯一提供四任务并行分类基准与官方交叉验证划分的。

三代数据集的互补关系而非替代关系值得强调：做动作分类，LapGyn4 的 8 类体系仍是唯一选择；做异位症区域判别，GLENDA 是唯一来源；做器械与解剖分割，GynSurg 才有掩码。三者合并使用时注意手术来源可能重叠（同团队、同一批合作临床资源），跨数据集划分建议以原始手术标识为准。

8.2 同组姊妹数据集（非妇科，同期同会）

Cataract-101（MMSys 2018，ACM id 3208137）：101 台白内障手术视频——与 LapGyn4 同会发表的姊妹篇（库内条目 rid 263）。
Cataract-21：17 训练 + 4 验证的小规模白内障集（库外）。
SurgicalActions160：16 种手术动作 × 10 clip 的小型动作集（库外）。
另有 V3C1 等多媒体镜像资源与该组研究线相关（谱系页列出）。

8.3 IC 子集的上游：Cholec80

Instrument Count 子集部分图像提取自 Cholec80（CAMMA 组胆囊切除术数据集）——这是 LapGyn4 与胆囊侧生态的直接血缘：IC 任务把「计数」与「器官」解耦，因此胆囊图像可以直接充当计数样本。使用义务与域差异提醒见 §4.4 与坑 7（库内条目 rid 78）。

8.4 库内互链条目速查表（qf_psql 实查 rid）

条目	rid	关系
glenda	820	同谱系直系后继（妇科腹腔镜，区域级标注）
cholec80	78	IC 子集图像上游（胆囊切除）
cataract-101	263	同组同会（MMSys 2018）姊妹篇
cholect50	223	胆囊侧工具/阶段生态
cholecseg8k	233	胆囊侧像素级分割（粒度对照）
endoscapes	353	胆囊侧解剖/器械空间标注（粒度对照）
autolaparo	313	妇科腹腔镜（子宫切除术自动化，任务互补）
c3vd	398	胆囊侧合成域数据
m2cai16-tool	303	器械检测任务（IC 的检测版对照）
misaw	445	手术阶段+器械（时序任务对照）
endomapper	428	内镜导航生态
saras-esad	437	器械/动作对抗生态
heico	273	疝气腹腔镜（术式近邻）
heichole	756	疝气+胆囊联合（术式近邻）
surgtoolloc-2022	821	器械定位（IC 升级任务的现成基准）
slam-laparoscopic-motions	762	腹腔镜运动/时序生态
hyperkvasir	693	内镜远亲（上消化道，域对照）
cataracts	253	白内障生态（同组研究线辐射）

互链使用建议：妇科域检索从 glenda（820）与 autolaparo（313）进；粒度升级对照从 cholecseg8k（233）与 endoscapes（353）进；器械任务从 m2cai16-tool（303）与 surgtoolloc-2022（821）进；术式扩展从 heico（273）进。

关键互链条目的逐条解读（与本条目最相关的六条）：

glenda（820）：最直接的后继。同一团队、同一手术域，把标注从图像级升级到区域级+时序，且主题聚焦（子宫内膜异位症）。从 LapGyn4 迁移过去时任务定义完全不同（分类 → 区域判别），但手术域、采集背景与团队口径一脉相承——域适配成本是全库最低的。
cholec80（78）：最特殊的关系——不是「相似数据集」而是「子集上游」。IC 子集的部分图像直接源自它，这让两条数据集在 IC 这一点上物理共享内容。引用 LapGyn4 的 IC 必须连带引用 EndoNet，本质上是尊重这条上游血缘。
cataract-101（263）：同组同会的姊妹篇（都发 MMSys 2018，一个妇科一个白内障）。对照两者可以看到同一团队在同一年的两条数据集工程路线：妇科走「多任务图像分类」，白内障走「视频数据集」——团队对不同术式的标注策略选择本身就值得方法学引用。
cholecseg8k（233）与 endoscapes（353）：粒度天花板对照。它们展示了 2020 年代手术数据集的标注深度（像素级掩码/空间框），反衬 LapGyn4 图像级标注的时代局限——做相关工作对比时，这三者连用能清晰画出「粒度演进」的时间线。
autolaparo（313）：妇科域的另一条路线——不做分类基准，直接攻术式阶段识别（子宫切除术自动化）。它证明妇科域不是只有 LapGyn4 一条数据链，检索者按任务选：分类找 LapGyn4、阶段找 autolaparo、区域找 GLENDA。
surgtoolloc-2022（821）：IC 任务的「现代升级版」定位——器械定位（带端点框）比图像级计数信息量大一个量级。若研究目标已经是「精确知道每件器械在哪」，直接用它；IC 保留给「只要数量」的轻量场景。

8.5 三个典型研究组合的库内路径

组合一「妇科手术动作理解全家桶」：LapGyn4（本条目，图像级四任务）→ glenda（820，区域级异位症）→ autolaparo（313，术式阶段）——三级粒度阶梯，写消融与粒度对比的天然素材。
组合二「器械相关任务演进线」：m2cai16-tool（303，帧级器械存在）→ LapGyn4 IC（图像级计数）→ surgtoolloc-2022（821，端点定位）→ cholecseg8k（233，像素分割）——标注信息量逐级上升，适合做「标注粒度换模型能力」的量化研究。
组合三「同团队跨术式对照」：cataract-101（263，白内障视频）+ LapGyn4（妇科图像）+ cataracts（253）——同一团队在两个术式域的标注策略差异，是数据集方法学论文的一手对照材料。

§9 避坑清单（坑 1-坑 8 汇总）

快速索引（详细展开见下方逐条）：

坑号	一句话	自检信号	主要影响面	详见
坑 1	Video 还是 Image	你的实验设计里有「视频片段/时序窗口」	任务设计与引用口径	§0、§9
坑 2	Zenodo 双 DOI	你在两个 Zenodo DOI 之间纠结版本号	引用格式	§5、§9
坑 3	Zenodo 容量数字	你写的数据量是 TB 级	数据规模表述	§5、§9
坑 4	v1.1 不存在	你在搜 v1.1 的变更日志	版本考古	§2、§9
坑 5	版本漂移+划分失效	你的 v1.2 目录配 xval maps 报错 / 论文表里总数既非 55,872 也非 59,621	实验设计与数字对比	§2、§4、§9
坑 6	baseline 付费墙	你的 baseline 数字来自博客/综述转述	数字引用	§3、§4、§6、§9
坑 7	Twinada 拼写	你的参考文献里有「Twinada」	参考文献质量	§4、§9
坑 8	标题大小写双口径	你的文献列表里 Lapgyn4/LapGyn4 两种大小写并存	文献列表一致性	§3、§9

以下八个坑点在正文各节已就地标注，此处集中存照——每条给出「错误姿势 → 正确姿势」：

坑 1：把 LapGyn4 当视频数据集。任务头与部分二级源写 “Laparoscopic Gynecology Video Dataset”；官方获取页 title 与谱系页均为 “The ITEC LapGyn4 Gynecologic Laparoscopy Image Dataset”。它提交给模型的是静态帧 + 图像级标签，无时序信息。错误姿势：按视频理解设计实验、找时序划分。正确姿势：按图像分类/分级四任务使用；要时序去看 GLENDA/GynSurg。
坑 2：Zenodo 双 DOI 误当双版本。10.5281/zenodo.4515650 与 10.5281/zenodo.1219280 在版本区均标 Version 1.0 / Apr 16, 2018。错误姿势：以为两个 DOI 对应两个版本、引用时纠结「哪个是 v1.0」。正确姿势：两者是 concept/record DOI 并存，引用 v1.0 存档任写其一即可。
坑 3：Zenodo 页面容量数字不采信。页面显示 “Total data volume 1.8 TB 1.1 TB”，与 zip 实际 11.0 GB 差两个数量级。错误姿势：在论文里写「LapGyn4 数据量 1.8TB」。正确姿势：以 zip 文件与 md5 为准（v1.0 11.0 GB / v1.2 ~11GB），页面统计是平台口径问题。
坑 4：去搜不存在的 v1.1。官网版本历史只有 v1.2 与 v1.0，无 v1.1 公开记录。错误姿势：按「1.0→1.1→1.2」惯性找 v1.1 的变更日志。正确姿势：明确知道中间版号未公开使用，双版本对照即可。
坑 5：v1.0/v1.2 数字漂移与划分失效。总数 55,872→59,621；AOA 1,029→4,787；IC 21,433→21,424；且官方 5-fold 划分（xval maps）仅适用 v1.0、对 v1.2 失效（官网明示）。错误姿势：拿 v1.2 的数据配 v1.0 的划分文件跑「论文复现」；论文表格里两版数字混写。正确姿势：按 zip 版本对号入座；v1.2 自行 stratified 划分并注明。
坑 6：转述付费墙后的 baseline 数字。论文 openAccessPdf = CLOSED，具体实验数字只在 ACM 版论文里。错误姿势：引用二手博客/综述转述的 baseline 数字。正确姿势：查原文（doi:10.1145/3204949.3208127）或自行实验；本条目一律不转述未核数字。
坑 7：照抄官网脚注的「Twinada」。官网 IC 子集脚注把 EndoNet 第一作者姓氏误拼为 “Twinada”，正确拼写为 Twinanda（Twinanda et al., IEEE TMI, doi:10.1109/TMI.2016.2593957）。错误姿势：引用列表里写出错误姓氏。正确姿势：用正确拼写 Twinanda；引用 EndoNet 原文核对。
坑 8：论文标题大小写双口径。BibTeX 记录为「Lapgyn4: a dataset for 4 automatic…」（句首大写），官网引用行为「LapGyn4: A Dataset for 4 Automatic…」（Title Case）。错误姿势：两种大小写在同一篇文献列表里混用。正确姿势：学术引用按 BibTeX 口径，正文叙述统一写 LapGyn4。

另附两条不占坑号的操作提醒：v1.0 直链在 .downloads/ 隐藏目录（带点前缀），手写 URL 别漏点；旧官网路径 www.itec.aau.at/datasets/lapgyn4/ 已 404，引用用 ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/。

坑点的通用预防原则（比逐条记忆更可靠的三步法）：第一步，任何数字先对版本——写进论文前用「版本指纹」（55,872/59,621）核对一次；第二步，任何引用先回原文——官网脚注、二手综述都可能是抄写链的一环（Twinada 之误即官网自身笔误）；第三步，任何口径先看官方全称——「Image Dataset」四个词就能拦下八成的口径混淆。

§10 AI-Ready 评估

10.1 DAIMS 五维评估表

DAIMS（Data AI-Readiness Maturity Score）从五个维度给 LapGyn4 v1.2 打分：

维度	评分	依据
可发现性 Discoverable	高	官方获取页 + MMSys 论文（DOI 10.1145/3204949.3208127）+ Zenodo 存档 + 作者谱系页四路可检索；注意旧官网路径 404 的发现性衰减
可获取性 Accessible	高	FTP 直链无注册无申请表点击即下；md5 校验值官方给出；代价是 11GB 单包无分卷
机器可读性 Machine-readable	高	目录即标签，零标注解析成本；无自定义标注格式、无 DICOM 包装
任务可用性 Task-ready	中	四个分类/分级任务开箱即用 + 官方划分（仅 v1.0）；但无掩码/框/时序，分割、检测训练、阶段识别全部不可为；类别失衡需自行处理
许可开放性 Licensing	中低	CC BY-NC 4.0 + 「仅供科研」叠加条款：科研无障碍、商用一刀切；跨用途出口依赖私人邮箱授权

10.2 加分项与减分项

加分项：

四任务并行 + 官方评估建议 + baseline——2018 年数据集论文的完整形态。
无门槛直链 + md5 + 目录即标签：从「发现」到「第一个 batch 进模型」路径极短。
官方 5-fold 划分随发（v1.0），评测口径统一。
谱系清晰：后继 GLENDA/GynSurg 提供标注粒度升级路径。
双渠道容灾（FTP + Zenodo 存档），v1.0 有平台级长期保存。

减分项：

标注粒度停在图像级：2026 年的标准下，分割/检测/时序全不可为。
划分与版本脱钩：当前版 v1.2 无官方划分。
类别极端失衡（94:1），小类样本量不足。
IC 子集域混杂（妇科 + 胆囊），且需额外引用义务。
NC 许可 + 单点授权联系人：商用场景合规路径依赖个人通信。
v1.2 无 md5 官方校验值，完整性核验依赖文件体积。

10.3 一句话结论

LapGyn4 是「轻标注、低门槛、任务明确」的图像分类基准：作为妇科腹腔镜分类任务的入门与对照集，它依然是 2026 年最顺手的起点之一；作为现代多任务手术理解的主基准，它的标注粒度已被自家后继超越——用它，但知道用到哪一层为止。

10.4 LapGyn4 与 GLENDA 的 AI-Ready 逐维对照

同为 AAU 妇科谱系、相隔约三年，两者的 AI-Ready 形态差异是「标注粒度升级换来了什么、付出什么」的现成教案：

维度	LapGyn4 v1.2	GLENDA
标注粒度	图像级类别（21 类）	区域级 + 时序（异位症区域）
规模	59,621 图	25,000+ 图（400+ 手术）
任务广度	四任务并行（动作/器官/组合/计数）	单主题深耕（子宫内膜异位症）
获取	FTP 直链 + Zenodo v1.0	官方获取页（同组路径）
标注成本结构	逐图单标签，人力平摊低	区域勾画 + 时序一致性，专家成本高
许可	CC BY-NC 4.0	同组同类条款口径
适用研究	多任务分类基准、域对照、教学	异位症检测定位、区域级模型

对照结论：LapGyn4 用「广度换深度」——四任务让它在教学与多任务对照场景不可替代；GLENDA 用「深度换广度」——单主题区域标注支撑真正的定位研究。检索者按研究问题选边，而不是按「哪个更新」选边。

§11 总结

LapGyn4 的价值可以用三个「恰好」概括：恰好把手术视频离散成模型可消化的图像监督信号（四子集 59,621 图）；恰好在一个包里摆出从动作、器官、组合语义到计数的四个难度台阶；恰好卡在粒度升级的前夜——它是 AAU 谱系的第一代，也因此是理解 GLENDA、GynSurg 为什么长成那样的参照系。

它的生命周期也是数据集演化的一个标准样本：2018 年以「四任务 + 官方划分 + baseline」的完整姿势填补妇科域空白；随后被同团队的两代后继在标注粒度上系统性超越；到 2026 年，它的角色稳定为「妇科域分类任务的默认起点 + 谱系考古的第一站」——引用数持续累计、新工作仍以其为对照，但不再是任何前沿任务的唯一入口。这个「从主角到参照系」的滑落不是失败，而是一个基准被充分消化后的正常归宿。

对 2026 年的检索者，本条目的三句话建议：做妇科域分类与计数，从 v1.2 起步并自建划分；复现 2018 论文设置，回 v1.0 用官方 xval maps；需要分割与时序，径直沿谱系向 GLENDA（rid 820）与 GynSurg（库外）走——不必在 LapGyn4 上强行升级任务。最后回到 AI-Ready 的视角：它的「目录即标签、直链无门槛」形态至今仍是低摩擦数据集的范本，而它的「粒度上限与划分脱钩」也提醒我们——数据集的就绪度永远是相对于任务而言的，没有一劳永逸的 AI-Ready。

FAQ 常见问题

A 组：身份与口径

Q：LapGyn4 到底是视频还是图像数据集？
图像。官方全称 The ITEC LapGyn4 Gynecologic Laparoscopy Image Dataset，静态帧 + 图像级标签；无视频流、无时序标注（坑 1）。
Q：名字里的「4」指四个版本还是四个任务？
四个任务（四个子数据集）：手术动作、解剖结构、解剖部位动作、器械计数。版本只有 v1.0 与 v1.2（坑 4）。
Q：为什么发表在 MMSys（多媒体系统会议）而不是医学影像会议？
作者团队是多媒体计算组（AAU ITEC DMS Group），研究焦点是视频内容分析技术本身；妇科腹腔镜是应用域。同会姊妹篇 Cataract-101 同理。
Q：LapGyn4 和 GLENDA 什么关系？
同一团队谱系的前后代：LapGyn4（2018，图像级分类）→ GLENDA（区域级+时序，子宫内膜异位症焦点）→ GynSurg（2025，分割）。GLENDA 在本库 rid 820。
Q：论文标题到底怎么写？
引用按 BibTeX：「Lapgyn4: a dataset for 4 automatic content analysis problems in the domain of laparoscopic gynecology」；正文叙述写 LapGyn4（坑 8）。

B 组：数据与标注

Q：图像是什么分辨率？
官方获取页未标注统一分辨率规格；图像为从腹腔镜手术视频提取的静态帧。如需精确规格请解压自查（Readme.txt 与文件属性）。
Q：有没有分割掩码或边界框？
都没有。标注止步于图像级类别标签，由目录结构承载；分割需求请转 GLENDA/GynSurg。
Q：Instrument Count 里「不算器械」的东西有哪些？
缝合针与注射针、缝线及线材、钉夹/支架/海绵、圈套器线圈、endobags 标本袋、子宫操纵器可见部分、trocar 套管部分——IC 只数手持操作器械。
Q：标签是谁打的、质量如何？
AAU ITEC 团队组织标注（官网署口径），论文含质量与评估说明但正文细节在付费墙后（坑 6）；本条目不对标注质量数字作二手转述。
Q：类别为什么这么失衡？
分布跟随手术现实：缝合是最高频操作（12,914 图），「画面主体是肝脏」的帧天然稀少（138 图）。IC 是唯一刻意凑平的子集。

C 组：获取与技术

Q：怎么下载？
官方 FTP 直链点击即下：v1.2 走 ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/downloads/v1_2/，v1.0 走 .downloads/v1_0/（带点前缀，别漏）。无注册、无申请表。
Q：怎么校验下载完整性？
v1.0 官方 md5 4d4fb5e8ad1871a924f01e485b3e61e2；xval maps md5 6405d6b332a2dee1c6942506bd7acbd2；v1.2 未列 md5，下载后核对文件大小 ~11GB。
Q：官方交叉验证划分怎么用？
解压 xval maps（仅 798 kB），按子集读取 5-fold 的 train/test 映射，配 v1.0 的文件结构使用；对 v1.2 官方明示失效（坑 5）。
Q：用 v1.2 怎么划分数据？
自行 stratified split（类别失衡重，随机划分会让小类缺席部分 fold），在论文里注明划分种子与各 fold 类别分布。
Q：HuggingFace 上有吗？
没有（官方与社区均无托管，2026-10-04 检索确认）。想上 HF 需自行转换并注意 NC 许可条款。

D 组：许可与合规

Q：能商用吗？
不能。CC BY-NC 4.0 且官网加码「exclusively provided for scientific research purposes」；商用或其他用途联系 Keckstein（joerg@keckstein.at）单独授权。
Q：训练出的模型能商用吗？
合规上需单独评估：数据许可约束的是数据使用，但基于 NC 数据训练的模型商用发布是灰色地带，稳妥路径是先取得 Keckstein 授权或改用许可更宽的替代数据。
Q：医院内部评估算「科学研究」吗？
内部学术评估一般落在科研范围；涉及产品化、商业采购决策背书的用法建议先邮件确认（书面授权优先）。
Q：怎么引用？
必引 MMSys 2018 论文（doi:10.1145/3204949.3208127）；用了 IC 子集加引 EndoNet（doi:10.1109/TMI.2016.2593957）；用 v1.0 存档可引 Zenodo DOI（双 DOI 均标 v1.0，任一）。
Q：能把图像放进论文/展示里吗？
学术报告内的使用属科研范畴且须引用论文；公开传播（尤其含可辨识解剖内容）建议遵守期刊/会议规范并注明来源与许可。

E 组：实验设计

Q：论文 baseline 的数字是多少？
本条目不转述：论文在 ACM 付费墙后，二手数字未核（坑 6）。请查原文或自行实验。
Q：四任务分别用什么指标？
论文按任务给指标建议（分类/分级的准确率、精确率、召回体系）；本条目不逐条转述付费墙内容，指标细节见论文正文。
Q：类别失衡怎么处理？
stratified split + 类别加权损失或重采样；汇报 per-class F1；小类（Liver/Oviduct/Colon）结果单独说明置信度。
Q：能和 Cholec80 一起训练吗？
IC 子集本身就含 Cholec80 图像（域混杂已存在）；跨子集联合训练注意域差异标注，妇科任务建议分离评估。
Q：小类样本太少怎么办？
三选一：合并谱系数据（GLENDA/GynSurg 重叠类别）、小类只做定性分析并声明、或换任务粒度（如把三小类归「其他腹内器官」）。

F 组：谱系与替代

Q：想做分割用什么？
GynSurg（ACM MM 2025，动作/副作用/器械与解剖分割，库外，ACM DL id 10.1145/3746027.3758267）或库内 cholecseg8k（rid 233，胆囊侧）。
Q：想做时序/阶段识别用什么？
库内 misaw（rid 445）或 cholec80（rid 78，阶段标注）；妇科侧暂无公开阶段识别基准（GLENDA 的时序标注为异位症焦点）。
Q：想做器械检测/定位用什么？
库内 m2cai16-tool（rid 303）或 surgtoolloc-2022（rid 821）；LapGyn4 的 IC 只能做图像级计数评测。
Q：有比 LapGyn4 更新的妇科基准吗？
有：GLENDA（rid 820，区域级）与 GynSurg（2025，分割）是同谱系后继；autolaparo（rid 313）是另一妇科腹腔镜自动化数据集。
Q：想系统对比妇科与胆囊侧数据集从哪进？
妇科：本条目 + glenda（820）+ autolaparo（313）；胆囊：cholec80（78）+ cholect50（223）+ cholecseg8k（233）+ endoscapes（353）。

G 组：数据工程实践

Q：怎么把 LapGyn4 转成 PyTorch/TensorFlow 能吃的格式？
目录即标签的结构直接对接 torchvision 的 ImageFolder/DatasetFolder；无需任何标注解析代码。IC 子集把四级目录当四类即可；若要还原「0-3」数值语义，做一次目录名到整数的映射。
Q：同一台手术的帧会同时出现在训练集和测试集吗？
用随机划分会。图像来自 500+ 台手术，同手术帧高度相关；按图随机划分会把同手术帧分到两侧，虚高测试指标。干净做法是按手术台次分组划分（group split）；官方 xval maps 的划分粒度以其文件内容为准，用 v1.2 时自行分组。
Q：需要把图像统一 resize 吗？
官方未标注统一分辨率（帧源自腹腔镜视频原生分辨率）；现代骨干网络通常要求固定输入尺寸，常规做法是短边缩放+中心裁剪或直接 resize 到骨干要求尺寸——预处理选择写进实验记录即可，无数据集层面的特殊约束。
Q：数据增广有什么领域特定的注意点？
腹腔镜图像的增广要小心三类变换：颜色抖动可能破坏烟雾/出血的红色语义（与动作类别相关）、大角度旋转破坏「重力方向的组织垂坠」先验、水平翻转在多数手术场景安全但注意文字标注类画面不存在所以无此顾虑——本条目只提示方向，具体增广策略按任务验证。
Q：怎么处理 IC 子集里的 Cholec80 图像？
两个层面：合规层面（引用 EndoNet，必做）；实验层面（可以给 IC 样本打来源标签做域消融——如果官网文件结构或论文能还原哪些图来自 Cholec80；还原不了就在论文里声明域混杂不可分离）。
Q：能否用 LapGyn4 做自监督预训练再加标签微调？
可以且合理：59,621 张无额外成本的域内图像用于预训练、再用标签微调是常见管线；注意 NC 许可约束的是数据使用方式（科研范围内 OK），预训练权重商用发布需按 §5.3 评估。

H 组：隐私与伦理

Q：图像里有患者隐私信息吗？
腹腔镜图像的视野局限于腹腔内部，不含面部等直接身份信息；但手术数据整体上属于敏感医学数据范畴——公开分发本身说明发布方已完成适当的脱敏与授权流程（临床方 Keckstein 为视频来源与授权人），使用者的义务是不做反向身份推断类研究。
Q：能用 LapGyn4 训练面向患者的应用吗？
科研原型可以（NC 范围内）；面向患者的实际部署超出「科学研究」范畴，需按 §5.3 联系 Keckstein 取得授权，且此类应用通常需要更充分的临床验证数据。
Q：做图像生成（GAN/扩散）算合规用途吗？
科研目的的生成模型研究在 NC 范围内；但生成逼真手术图像的商业服务、或生成内容用于误导性医学宣传，同时触碰许可与伦理两条红线，应避免。
Q：二次分发（转传 zip、建镜像）可以吗？
CC BY-NC 4.0 允许在相同许可下共享，但官网「仅供科研」条款叠加后，建议转发官方直链而非自建镜像——保证获取者看到最新版本警告（xval maps 失效等）与完整许可条款。
Q：论文里展示手术图像有什么注意事项？
学术报告使用属许可允许范围（须引用论文）；选图时避免可辨识的医疗器械序列号等无关标识，遵循目标期刊/会议的图像伦理规范。

I 组：文献写作

Q：related work 里怎么定位 LapGyn4 的一句话描述？
安全模板：「LapGyn4（MMSys 2018）从 500+ 台妇科腹腔镜手术中提取 59,621 张图（v1.2），提供手术动作、解剖结构、动作-解剖对应与器械计数四个图像级分类基准」——三要素：来源规模、四任务、图像级；不要加「视频」。
Q：实验表里版本号怎么标注？
表头或表注写明「LapGyn4 v1.2」；若混引文献结果，在文献条目旁注版本（v1.0 口径文献标 v1.0），并把总数（55,872/59,621）作为版本指纹核对。
Q：引用 EndoNet 的完整格式？
Twinanda et al., “EndoNet: A Deep Architecture for Recognition Tasks on Laparoscopic Videos”, IEEE Transactions on Medical Imaging, doi:10.1109/TMI.2016.2593957——以 EndoNet 原文核对作者列表，勿从 LapGyn4 官网脚注直接复制（拼写有误，坑 7）。
Q：数据可用性声明（Data Availability）怎么写？
要素：公开 FTP 直链 + 版本号 + 访问日期 + 许可名（CC BY-NC 4.0）+ 引用义务说明；用 IC 子集的额外声明 Cholec80 来源与 EndoNet 引用。
Q：审稿人问「为什么不用更新的数据集」怎么答？
论证链条：任务匹配（分类/计数而非分割/时序）→ 域匹配（妇科腹腔镜而非胆囊）→ 规模匹配（59,621 图在同域仍属最大）→ 补充以 GLENDA/autolaparo 对照实验回应粒度疑问。

事实清单

以下事实均为一手来源核验（官方获取页 ftp.itec.aau.at、Zenodo record 1219280、klausschoeffmann.com/datasets 谱系页、ACM DL、Semantic Scholar API，核验时点 2026-10-04）：

F1：官方全称为 The ITEC LapGyn4 Gynecologic Laparoscopy Image Dataset (v1.2)——Image 而非 Video（官方获取页 title 原文）。
F2：名称结构 LapGyn4 = Laparoscopy + Gynecology + 4（四个内容分析子数据集）。
F3：发布方为 Alpen-Adria Universität Klagenfurt ITEC 的 Distributed Multimedia Systems Group（官网版权声明原文口径「created as well as maintained by」）。
F4：论文七作者：Andreas Leibetseder、Stefan Petscharnig、Manfred Jürgen Primus、Sabrina Kletz、Bernd Münzer、Klaus Schoeffmann（以上 AAU ITEC）+ Jörg Keckstein（University Ulm, Medizinische Fakultät，Zenodo 署名口径）。
F5：论文发表于 MMSys 2018（第 9 届 ACM Multimedia Systems Conference），Amsterdam，2018-06-12 至 06-15，pp. 357-362，publisher ACM。
F6：论文 DOI 10.1145/3204949.3208127；DBLP key conf/mmsys/LeibetsederPPKM18。
F7：会议 imprint ISBN 978-1-4503-5192-8/18/06（Zenodo Imprint 字段）。
F8：v1.0 于 2018-04-16 上 Zenodo（record 1219280，Publisher 字段 ACM），早于会议近两个月。
F9：Zenodo 双 DOI（10.5281/zenodo.4515650 与 10.5281/zenodo.1219280）均标 Version 1.0 / Apr 16, 2018（存照 S2）。
F10：Zenodo 页面 “Total data volume 1.8 TB 1.1 TB” 与 zip 实际 11.0 GB 矛盾，以 zip 与 md5 为准（存照 S3）。
F11：v1.2 总计 59,621 图 21 类：SA 30,682（8 类）+ AS 2,728（5 类）+ AOA 4,787（4 类）+ IC 21,424（4 级）。
F12：v1.0 总计 55,872 图：SA/AS 不变，AOA 1,029，IC 21,433。
F13：v1.2 逐类：Suturing 12,914 / Cutting HF 3,752 / Coagulation 3,480 / Sling (Hysterectomy) 2,752 / Suction & Irrigation 3,036 / Dissection (blunt) 1,444 / Injection 2,119 / Cutting (cold) 1,185。
F14：AS 逐类：Ovary 1,162 / Uterus 938 / Colon 295 / Oviduct 195 / Liver 138。
F15：AOA v1.2 逐类：Other 2,110 / Vagina 1,022 / Uterus 940 / Ovary 715（v1.0：338/263/232/196）。
F16：IC v1.2 四级：0:5,104 / 1:5,124 / 2:5,734 / 3:5,462（v1.0：5,100/5,206/5,856/5,271）。
F17：最大类与最小类比例约 94:1（Suturing 12,914 vs Liver 138）。
F18：v1.2 变更：统一三子集文件名 + AOA 扩容（1029→4787）+ Instrument Count revision 1（removed duplicate files and moved wrongly placed ground truth items，官网原文口径）。
F19：官网版本历史只列 v1.2 与 v1.0，无 v1.1 公开记录（存照 S4）。
F20：官方 5-fold 交叉验证划分（xval maps）仅适用 v1.0，对 v1.2 不再适用（官网原文明确警告）。
F21：v1.2 下载直链 https://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/downloads/v1_2/LapGyn4_v1.2.zip（~11GB）；v1.0 直链在 .downloads/ 隐藏目录（带点前缀），11.0 GB，md5 4d4fb5e8ad1871a924f01e485b3e61e2。
F22：xval maps 798.0 kB，md5 6405d6b332a2dee1c6942506bd7acbd2。
F23：获取无门槛：无注册、无申请表，FTP 直链点击即下；HuggingFace 无官方或社区托管（2026-10-04 检索）。
F24：License 为 CC BY-NC 4.0，叠加官网条款「exclusively provided for scientific research purposes」；其他用途联系 Prof. Dr. Jörg Keckstein（joerg@keckstein.at）。
F25：学术使用必须引用 MMSys 2018 论文；使用 IC 子集还须引用 EndoNet（Twinanda et al., IEEE TMI, doi:10.1109/TMI.2016.2593957）。
F26：IC 子集部分图像提取自 Cholec80（胆囊切除术，非妇科）；官网脚注把作者姓氏误拼 “Twinada”，正确为 Twinanda（存照 S8）。
F27：IC 不计入计数的对象：缝合/注射针、缝线及线材、钉夹/支架/海绵、圈套器线圈、endobags、子宫操纵器可见部分、trocar 套管部分。
F28：来源为 500+ 台妇科腹腔镜手术（官网与谱系页一致口径 “500+ gynecologic laparoscopic surgeries”）；患者数未披露。
F29：论文提供四任务评估指标建议与首个 baseline 实验；论文付费墙（openAccessPdf = CLOSED），baseline 数字未核（存照 S6）。
F30：Semantic Scholar citationCount = 64（抓取时点 2026-10-04）；2025-2026 年仍被活跃引用（GynSurg、SurgBench、SUREON、MedicalNarratives 等）。
F31：AAU 妇科腹腔镜谱系：LapGyn4（2018，图像级分类）→ GLENDA（25,000+ 图 / 400+ 手术，~12,000 异位症 + ~13,000 无异位症帧，区域级+时序）→ GynSurg（ACM MM 2025，多任务分割）。
F32：姊妹数据集：Cataract-101（MMSys 2018，ACM id 3208137，同会姊妹篇）、Cataract-21、SurgicalActions160（后两者库外）。
F33：旧官网路径 www.itec.aau.at/datasets/lapgyn4/ 在 2026-10-04 核验时返回 404，现行获取页为 ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/。
F34：AOA 四类中 Other 类占比最大（v1.2 为 2,110/4,787 ≈ 44%），「确定的其他部位」而非「未知」语义。
F35：SA 子集内部 Suturing 独占 42%（12,914/30,682）；SA 占全集 51.5%（30,682/59,621）。
F36：IC 四级中 2 instruments 为最大类（5,734），0 级 5,104 图——0 级画面指无「手持操作器械」在场，但可有套管、缝线等不计入对象。
F37：v1.0 的 AOA 四类接近均匀（338/263/232/196），v1.2 扩容后变为 Other 占 44% 的偏态——扩容主要补收非三大器官部位的缝合帧。
F38：本条目成稿核验时点 2026-10-04，核验链路为官方获取页 + Zenodo record 1219280 + klausschoeffmann.com 谱系页 + ACM DL + Semantic Scholar API + 本库 qf_psql 实查（slug 查重 0 行、互链 rid 18 条）。

术语表

LapGyn4：Laparoscopy + Gynecology + 4 的合成词；官方全称 The ITEC LapGyn4 Gynecologic Laparoscopy Image Dataset。
AAU：Alpen-Adria Universität Klagenfurt（克拉根福阿尔卑斯-阿德里亚大学），奥地利；数据集发布机构。
ITEC：Institute of Information Technology，AAU 的信息技术研究所，LapGyn4 的所属团队。
DMS Group：Distributed Multimedia Systems Group，ITEC 内的分布式多媒体系统组，Klaus Schoeffmann 领导，数据集的实际创建与维护团队。
MMSys：ACM Multimedia Systems Conference，ACM 多媒体系统会议；LapGyn4 论文的发表会议（2018 年第 9 届）。
Surgical Actions（SA）：手术动作子集，8 类、30,682 图；判断画面中进行的操作类型。
Anatomical Structures（AS）：解剖结构子集，5 类、2,728 图；判断画面主体器官。
Actions on Anatomy（AOA）：解剖部位上的动作子集，4 类（当前全为缝合 × 器官组合），v1.2 共 4,787 图。
Instrument Count（IC）：器械计数子集，四级（0/1/2/3），21,424 图；数画面中可见手持器械数量。
图像级标注（image-level annotation）：整图一个类别标签的标注形态；LapGyn4 的标注粒度上限。
目录即标签：LapGyn4 的标注承载方式——类别目录/图像文件的树形结构替代单独标注文件。
xval maps：官方 5-fold 交叉验证划分映射文件（798 kB），仅适用 v1.0。
CC BY-NC 4.0：知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可；LapGyn4 的 license。
Cholec80：CAMMA 组胆囊切除术视频数据集；LapGyn4 IC 子集部分图像的提取来源。
EndoNet：Twinanda et al. 的器械检测网络（IEEE TMI）；Cholec80 的伴随论文，使用 IC 子集须加引。
GLENDA：同团队妇科腹腔镜后继数据集（区域级+时序标注，子宫内膜异位症焦点）；本库 rid 820。
GynSurg：同团队 2025 年 ACM MM 后继数据集（多任务分割）；本库暂未收录。
子宫内膜异位症（endometriosis）：GLENDA 的核心标注主题；妇科腹腔镜的主要适应症之一。
子宫切除术（hysterectomy）：子宫切除手术；SA 子集 Sling 类别的关联术式。
输卵管（oviduct/salpinx）：AS 子集 5 类之一。
电凝（coagulation）：高频电外科止血操作；SA 子集 8 类之一。
高频电刀（HF, high-frequency electrosurgery）：SA 子集 Cutting (HF) 类的能量器械。
钝性分离（blunt dissection）：SA 子集 8 类之一，无锐器切割的分离操作。
冲洗吸引（suction & irrigation）：SA 子集 8 类之一，清理术野的常规操作。
圈套器（endo-loop）：预打结线圈的结扎器械；IC 口径中不计入计数。
endobag：标本取出袋；IC 口径中不计入计数。
子宫操纵器（uterine manipulator）：经阴道置入、术中摆动子宫的器械；其可见部分不计入 IC 计数。
trocar 套管：穿刺建立通道的套筒；其可见部分不计入 IC 计数。
stratified split：分层划分，按类别比例切分训练/测试集；应对类别失衡的标配手段。
Zenodo concept DOI / record DOI：Zenodo 的新旧两代 DOI 体制；LapGyn4 v1.0 两者并存且均标 Version 1.0。
AI-Ready：数据集在可发现、可获取、机器可读、任务可用、许可开放五个维度的就绪程度；本条目 §10 按 DAIMS 框架评估。
抽帧（frame extraction）：从手术视频流中挑选并保存静态帧的过程；LapGyn4 四子集的图像皆由此而来。
气腹（pneumoperitoneum）：向腹腔注入 CO2 撑开操作空间的腹腔镜基础步骤；建立气腹后的探查帧是 AS 子集 Liver 类样本的主要来源场景。
持针器（needle driver）：夹持缝针的腹腔镜器械；Suturing 类图像中的核心视觉元素。
水垫（hydrodissection）：向组织间隙注液形成分离平面的技术；SA 子集 Injection 类的典型临床背景。
网片/吊带（mesh/sling）：盆腔器官脱垂修补与悬吊用植入材料；SA 子集 Sling 类别的名称来源。
长尾分布（long-tail distribution）：少数类占绝大多数样本、多数类只有少量样本的分布形态；SA/AS/AOA 三个子集的通病。
group split（按组划分）：按来源分组（如按手术台次）而非按样本随机划分 train/test；防止同手术帧跨集泄漏的标准做法。
域偏移（domain shift）：训练与测试数据分布不一致的现象；IC 子集妇科+胆囊混合即内置了域偏移。
弱监督评测（weakly supervised evaluation）：用图像级标签（如计数）间接评测空间预测任务（如检测）的评估方式；IC 对检测模型可作此用。
ImageFolder：torchvision 中按「类别目录/图像文件」结构直接构建数据集的加载器；与 LapGyn4 的目录即标签形态天然契合。
数据卡（data card / datasheet）：以结构化文档披露数据集动机、构成、采集与标注过程、推荐与限制用途的元文档；见附录 L。
混淆矩阵（confusion matrix）：分类评估中按「真实类 × 预测类」计数的矩阵；SA 子集切割家族类与 AS 小类分析的核心工具。
macro 平均（macro average）：对各类指标取简单平均（大类小类同权）；类别失衡数据集上比 micro 平均更诚实的汇总口径。
信息泄漏（data leakage）：训练与评测集之间存在不应有的关联（如同手术帧跨集）导致的性能虚高；group split 防的就是它。
多任务学习（multi-task learning）：单模型同时学习多个相关任务（LapGyn4 四任务是其天然试验场）。
单标签 vs 多标签：每图恰一个类别标签 vs 每图可同时属于多类；LapGyn4 四子集均为单标签设计。
默认视角（default view）：腹腔镜主套管的标准观察视角；手术图像的理解（如器官方位判断）默认基于此视角先验。
版本指纹（version fingerprint）：用标志性数字快速判定数据集版本的方法；本条目用总数（55,872=v1.0 / 59,621=v1.2）充当。
StratifiedGroupKFold：同时按类别分层与按组分组的交叉验证划分器（scikit-learn）；LapGyn4 v1.2 自行划分的推荐工具。
per-class F1：逐类别计算再汇报的 F1 指标；类别失衡数据集上比总体准确率更有信息量。
MAE（平均绝对误差）：预测值与真值差绝对值的平均；IC 计数任务可加报以刻画「差几件」。
断代（口径分界）：以版本跳跃点切分文献结果归属的方法；LapGyn4 断代点即 v1.0→v1.2 的 55,872/59,621 之分。

附录

附录 A：快速参考卡片

数据集：LapGyn4（The ITEC LapGyn4 Gynecologic Laparoscopy Image Dataset）
slug：lapgyn4 ｜版本：v1.2（当前）/ v1.0（首发）
发布方：AAU Klagenfurt ITEC DMS Group + Jörg Keckstein（Ulm）
论文：MMSys 2018, pp. 357-362, doi:10.1145/3204949.3208127
规模：v1.2 59,621 图（21 类）；v1.0 55,872 图；500+ 台手术
四子集：SA 8 类 30,682 ｜ AS 5 类 2,728 ｜ AOA 4 类 4,787 ｜ IC 4 级 21,424
标注：图像级类别标签（目录承载）；无掩码/框/时序
获取：FTP 直链（无门槛）+ Zenodo v1.0 存档；约 11GB
许可：CC BY-NC 4.0（仅供科研）；引用义务 MMSys’18 + IC 另加 EndoNet
官方划分：xval maps 仅适用 v1.0
交叉引用：glenda=820、cholec80=78、cataract-101=263

附录 B：论文 BibTeX（官网口径）

@inproceedings{DBLP:conf/mmsys/LeibetsederPPKM18,
  author    = {Andreas Leibetseder and Stefan Petscharnig and
               Manfred J{\"u}rgen Primus and Sabrina Kletz and
               Bernd M{\"u}nzer and Klaus Schoeffmann and J{\"o}rg Keckstein},
  title     = {Lapgyn4: a dataset for 4 automatic content analysis problems
               in the domain of laparoscopic gynecology},
  booktitle = {Proceedings of the 9th ACM Multimedia Systems Conference,
               MMSys 2018, Amsterdam, The Netherlands, June 12-15, 2018},
  pages     = {357--362},
  publisher = {ACM},
  year      = {2018},
  doi       = {10.1145/3204949.3208127}
}

附录 C：双版本逐类数字对照表

子集	类别	v1.0	v1.2
SA	Suturing	12,914	12,914
SA	Cutting (HF)	3,752	3,752
SA	Coagulation	3,480	3,480
SA	Sling (Hysterectomy)	2,752	2,752
SA	Suction & Irrigation	3,036	3,036
SA	Dissection (blunt)	1,444	1,444
SA	Injection	2,119	2,119
SA	Cutting (cold)	1,185	1,185
AS	Ovary	1,162	1,162
AS	Uterus	938	938
AS	Colon	295	295
AS	Oviduct	195	195
AS	Liver	138	138
AOA	Other	338	2,110
AOA	Vagina	263	1,022
AOA	Uterus	232	940
AOA	Ovary	196	715
IC	0	5,100	5,104
IC	1	5,206	5,124
IC	2	5,856	5,734
IC	3	5,271	5,462
合计		55,872	59,621

（SA 与 AS 两子集双版本数字完全一致；差异全部在 AOA 扩容与 IC 修订。）

附录 D：下载与校验命令示例

# v1.2（当前版）
wget https://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/downloads/v1_2/LapGyn4_v1.2.zip

# v1.0（首发版，注意 .downloads 带点前缀）
wget https://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/.downloads/v1_0/LapGyn4_v1.0.zip
md5sum LapGyn4_v1.0.zip
# 期望：4d4fb5e8ad1871a924f01e485b3e61e2

# 官方 5-fold 交叉验证划分（仅适用 v1.0）
wget https://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/.downloads/v1_0/LapGyn4_v1.0_xval_maps.zip
md5sum LapGyn4_v1.0_xval_maps.zip
# 期望：6405d6b332a2dee1c6942506bd7acbd2

附录 E：时间线里程碑

2018-04-16：Zenodo record 1219280 发布 v1.0（早于会议近两个月）。
2018-06-12/15：MMSys 2018（Amsterdam）论文发表，pp. 357-362；同会姊妹篇 Cataract-101。
v1.2 发布：日期未标注（官网当前版）；统一文件名 + AOA 扩容 + IC revision 1。
2021 前后：同团队 GLENDA 发布（区域级+时序，25,000+ 图 / 400+ 手术）。
2025：同团队 GynSurg 发布（ACM MM 2025，多任务分割）。
2026-10-04：本条目核验时点；引用 64；v1.2 在线可下。

附录 F：许可条款要点速查

License 本体：CC BY-NC 4.0（署名-非商业性使用）。
叠加条款：数据「exclusively provided for scientific research purposes」；不得商用或用于任何其他用途。
其他用途出口：联系视频来源方 Prof. Dr. Jörg Keckstein（joerg@keckstein.at）。
引用义务 1：学术报告使用必须引用 MMSys 2018 论文（doi:10.1145/3204949.3208127）。
引用义务 2：使用 IC 子集必须加引 EndoNet（doi:10.1109/TMI.2016.2593957，作者 Twinanda——注意官网脚注拼写为 Twinada，勿照抄）。

附录 G：AAU ITEC 数据集谱系全图

妇科腹腔镜线：LapGyn4（2018，图像级四任务）→ GLENDA（区域级+时序，25,000+ 图）→ GynSurg（ACM MM 2025，多任务分割）。
白内障线：Cataract-101（101 台，MMSys 2018）→ Cataract-21（17+4）→ Cataract-1K（Nature Scientific Data 2024, doi:10.1038/s41597-024-03193-4）→ LensID（MICCAI 2021）。
小型动作线：SurgicalActions160（16 动作 × 10 clip）。
多媒体检索线：V3C1 等（谱系页列出）。
共同点：全部由 Klaus Schoeffmann 团队创建维护；谱系列表托管于 klausschoeffmann.com/datasets。

附录 H：坑点索引

坑 1：Video→Image 口径（§0、§9；存照 S1）。
坑 2：Zenodo 双 DOI 并存（§5、§9；存照 S2）。
坑 3：Zenodo 页面容量矛盾（§5、§9；存照 S3）。
坑 4：v1.1 无公开记录（§2、§9；存照 S4）。
坑 5：版本漂移与划分失效（§2、§4、§9；存照 S5）。
坑 6：baseline 付费墙（§3、§4、§6、§9；存照 S6）。
坑 7：Twinada 拼写错误（§4、§9；存照 S8）。
坑 8：论文标题大小写双口径（§3、§9；存照 S9）。

附录 I：库内互链 rid 汇总

同谱系直系：glenda = 820。
IC 上游：cholec80 = 78。
同组同会姊妹：cataract-101 = 263。
胆囊侧生态：cholect50 = 223、cholecseg8k = 233、endoscapes = 353、c3vd = 398。
器械任务线：m2cai16-tool = 303、surgtoolloc-2022 = 821、saras-esad = 437。
阶段/时序线：misaw = 445、slam-laparoscopic-motions = 762。
术式近邻：heico = 273、heichole = 756、autolaparo = 313（妇科）。
导航生态：endomapper = 428。
远亲域：hyperkvasir = 693（上消化道内镜）、cataracts = 253（白内障）。
库外必写：GynSurg（ACM MM 2025）、Cataract-21、SurgicalActions160。

附录 J：本条目存照来源清单

官方获取页：http://ftp.itec.aau.at/datasets/LapGyn4/（v1.2 逐类数字、BibTeX、license、版本历史、Cholec80 脚注）。
Zenodo 存档：record 1219280（v1.0，双 DOI、md5、Imprint、容量口径矛盾）。
谱系页：klausschoeffmann.com/datasets（Image Dataset 口径、谱系全图、500+ 手术口径）。
ACM DL：dl.acm.org 条目 3208127（论文）与 3208137（Cataract-101）、10.1145/3746027.3758267（GynSurg）。
Semantic Scholar API：citationCount=64、openAccessPdf=CLOSED、引用列表（2026-10-04 抓取）。
本库数据库：qf_psql 实查 18 条互链 rid 与 slug 查重 0 行。
补充说明：本条目所有「库内 rid」编号为写作时点快照，供检索者快速定位；库内条目 ID 若因后续运维调整，以 qianfanghub.com 站内检索（按 slug：lapgyn4、glenda、cholec80 等）的实时结果为准。

附录 K：检索者自查清单

我引用的是 v1.0 还是 v1.2 的数字？（双版本逐类表对号，坑 5）
我是否把 LapGyn4 写成了视频数据集？（官方全称 Image，坑 1）
我用的是 v1.2 却配了官方划分文件吗？（划分仅适用 v1.0）
我引 EndoNet 时写的是 Twinanda 还是 Twinada？（坑 7）
我的用途落在科研范围内吗？（CC BY-NC 4.0 + 仅供科研条款）
我的文献列表里标题大小写统一了吗？（坑 8）
我转述的 baseline 数字来自原文还是二手？（付费墙，坑 6）

附录 L：数据卡（Data Card）

数据集名称：The ITEC LapGyn4 Gynecologic Laparoscopy Image Dataset；slug：lapgyn4。
动机：为妇科腹腔镜的四个内容分析问题（动作、器官、动作-器官组合、器械计数）提供首个统一的图像级分类基准；填补妇科域「有手术视频、无任务化标注」的缺口。
构成：四子集 21 类——SA 8 类 30,682 图；AS 5 类 2,728 图；AOA 4 类 4,787 图；IC 4 级 21,424 图；v1.2 合计 59,621 图。
来源：500+ 台妇科腹腔镜手术视频（来源方 Prof. Dr. Jörg Keckstein，Ulm）；IC 子集部分图像提取自 Cholec80 胆囊切除视频。
采集与预处理：官方页面披露口径为从手术视频提取静态图像；提取规则、帧率采样策略与分辨率规格页面未详述（遗留疑点：精确分辨率未标注）。
标注过程：AAU ITEC DMS 组组织标注；图像级单标签，目录结构承载；质量流程细节见论文（付费墙）。
推荐用途：妇科域图像分类/分级基准实验；手术视觉理解教学；多任务对照研究；域适配研究的妇科源域。
不推荐用途：分割训练（无掩码）、器械检测训练（无框）、阶段识别/时序建模（无时序标注）、任何商业用途（NC 条款）。
已知局限：类别长尾（94:1）；IC 域混杂；官方划分仅适用 v1.0；单点临床来源与单点维护团队。
维护与版本：AAU ITEC DMS 组维护；v1.0（2018-04-16，55,872 图）与 v1.2（当前，59,621 图）；v1.1 无公开记录。
引用格式：MMSys 2018 论文（doi:10.1145/3204949.3208127）；IC 子集加引 EndoNet（doi:10.1109/TMI.2016.2593957）。
许可：CC BY-NC 4.0 + 官网「仅供科研」条款；其他用途联系 joerg@keckstein.at。

附录 M：按研究问题的检索路径

问题一「我做妇科腹腔镜手术动作分类」：首选 LapGyn4 v1.2 SA 子集；备选 GLENDA（rid 820，区域级）；注意 stratified split 与 per-class 指标。
问题二「我做器官识别/检索」：首选 LapGyn4 v1.2 AS 子集（注意小类样本量）；备选库内 c3vd（rid 398，胆囊侧合成域）做跨域。
问题三「我做缝合定位/细粒度操作理解」：首选 GynSurg（库外，分割粒度）；LapGyn4 AOA 作图像级对照基线。
问题四「我做器械计数/清点」：首选 LapGyn4 IC（四级近均匀，直接可测）；升级任务看 surgtoolloc-2022（rid 821，定位）。
问题五「我做手术阶段识别」：不用 LapGyn4（无时序）；首选 cholec80（rid 78）/misaw（rid 445）；妇科侧看 autolaparo（rid 313）。
问题六「我做自监督预训练」：LapGyn4 全集可入预训练池（科研用途内）；混合域时在评测集里分离妇科/胆囊来源。

附录 N：本条目的写作与核验方法说明

本条目遵循千方病案 AI-Ready Wikipedia 条目系列的核验纪律，方法学要点公开如下，供读者评估条目可信度：

三源互证制度：任何进入正文的事实至少需要官方获取页、Zenodo 存档页、作者谱系页/论文官方信息三路来源中的两路一致；本条目的核心数字（59,621、55,872、逐类表、BibTeX、license）三源全部一致。
双口径存照制度：发现冲突不裁决不掩盖，逐条编号存照（S1-S10，见 §9 与附录 H）并给出口径选择理由——例如 Image/Video 之争以官方全称定案（S1），容量之争以 zip md5 定案（S3）。
付费墙纪律：论文正文（ACM 付费墙）内的细节（baseline 数字、指标精确定义、标注质量流程）一律不转述二手版本，条目只陈述「论文报告了 X」这一层级的事实（存照 S6）。
核验时点：2026-10-04。网络资源会失效（如旧官网路径已 404），读者发现条目与官方现状冲突时，以官方最新口径为准并欢迎向编辑部反馈。
工具链：官方页面抓取 + Zenodo 元数据 + Semantic Scholar API（引用数与引用列表）+ 本库数据库实查（slug 查重与互链 rid）；全部原始口径记录于写作前置事实档案（FACTS.md）。
已知局限：v1.2 精确发布日期、Zenodo 是否同步 v1.2、S2 venue 口径差异三项遗留疑点（见 §9）本条目不作猜测；图像分辨率规格官方未标注，条目如实说明。

附录 O：常见误解对照表

常见误解	事实	出处
LapGyn4 是视频数据集	图像数据集（官方全称 Image Dataset），无时序标注	坑 1
Zenodo 两个 DOI 是两个版本	双 DOI 均标 Version 1.0（concept/record 并存）	坑 2
数据量约 1.1-1.8 TB	zip 实际 11.0 GB（v1.0 md5 在案）；Zenodo 页面统计口径有误	坑 3
存在 v1.1 中间版本	官网版本历史仅 v1.0 与 v1.2，无 v1.1 记录	坑 4
官方划分文件可配任意版本	xval maps 仅适用 v1.0，对 v1.2 官网明示失效	坑 5
baseline 数字网上可查到	论文付费墙（openAccessPdf=CLOSED），二手数字未核不可引	坑 6
EndoNet 作者姓「Twinada」	正确为 Twinanda；官网脚注笔误	坑 7
论文标题只有一种写法	BibTeX 小写口径与官网 Title Case 口径并存	坑 8
四个子集分布均衡	仅 IC 近均匀；SA/AS/AOA 长尾（最大最小类 94:1）	§2.1
IC 数画面里所有器械	不计缝合针、缝线、纱布、标本袋、套管等（官方清单）	§4.4
用它可训练分割模型	无像素掩码；分割走 GLENDA/GynSurg	§4.5、§8.1
500+ 台手术 = 500+ 独立样本	台次是来源口径；同手术帧高度相关，划分需 group split	§1-Q2

尾注

本条目由千方病案医学编辑部组织撰写，属 qianfanghub.com AI-Ready Wikipedia 数据集条目系列；条目页占位 URL：https://www.qianfanghub.com/ai-ready-dataset/lapgyn4/833 。
事实核验时点：2026-10-04；官方获取页、Zenodo、谱系页、ACM DL、Semantic Scholar 五路一手来源互证。
双口径存照（S1-S10）与遗留疑点（v1.2 发布日期未标注、Zenodo 是否同步 v1.2、venue 口径差异）已在本条目 §9 与附录 H/J 落档；后续版本若有官方更新（如 v1.2 上 Zenodo、官网恢复 www 路径），以官方最新口径为准。
许可提醒再次强调：LapGyn4 为 CC BY-NC 4.0 且官网限定「仅供科学研究」——任何商用或科研外用途，请先联系 Prof. Dr. Jörg Keckstein（joerg@keckstein.at）取得书面授权。
本条目与库内相关条目的互链关系（glenda=820、cholec80=78、cataract-101=263 等 18 条）基于 2026-10-04 的库内实查；库内条目持续新增（如 GynSurg 若收录将补入 §8.1 谱系），引用互链 rid 时建议以最新库内状态为准。
引用本条目：千方病案医学编辑部，「LapGyn4 (lapgyn4) — 妇科腹腔镜图像四任务基准」，AI-Ready Wikipedia 数据集条目系列，qianfanghub.com，2026 年。

维度	内容
本质	妇科腹腔镜图像数据集（非视频）：从 500+ 台手术中提取静态帧做四个内容分析任务的图像级分类基准
团队	AAU Klagenfurt ITEC 分布式多媒体系统组（Leibetseder 等 6 人）+ Ulm 医学院 Jörg Keckstein（临床方/视频来源）
论文	MMSys 2018（ACM Multimedia Systems Conference），Amsterdam，pp. 357-362，doi:10.1145/3204949.3208127
数据	v1.2 共 59,621 张图（21 类）；v1.0 共 55,872 张；zip 约 11GB；HuggingFace 无托管
子集 1	Surgical Actions：8 类手术动作 30,682 图（Suturing 12,914 / Cutting HF 3,752 / Coagulation 3,480 等）
子集 2	Anatomical Structures：5 类解剖结构 2,728 图（Ovary 1,162 / Uterus 938 / Colon 295 / Oviduct 195 / Liver 138）
子集 3	Actions on Anatomy：4 类缝合-器官对应 4,787 图（v1.0 仅 1,029）
子集 4	Instrument Count：0/1/2/3 件器械四级 21,424 图；部分图像源自 Cholec80（非妇科）
标注	图像级类别标签（目录结构承载）；无掩码、无框、无时序
交叉验证	官方 5-fold 划分（xval maps）仅适用 v1.0，对 v1.2 失效（官网明示）
获取	FTP 直链点击即下（无注册、无申请表）；Zenodo 存档 v1.0（双 DOI 10.5281/zenodo.4515650 / 1219280 并存）
许可	CC BY-NC 4.0，仅供科研；商用/其他用途联系 Keckstein（joerg@keckstein.at）；用 IC 子集须加引 EndoNet
任务定位	图像级分类/分级基准（四任务并行）；非分割训练集、非时序基准、非检测训练集
版本	v1.0（2018-04-16 Zenodo，55,872 图）→ v1.2（当前版，59,621 图）；无 v1.1 公开记录
评估生态	论文自带指标建议与首个 baseline（ACM 付费墙）；官方 xval maps 仅适用 v1.0
AI-Ready 速评	可发现/可获取/机器可读三维高；任务可用中（粒度上限）；许可开放中低（NC）
谱系	LapGyn4（2018 图像分类）→ GLENDA（区域级标注）→ GynSurg（ACM MM 2025 多任务）——AAU 妇科腹腔镜三部曲
引用	Semantic Scholar 计 64 次（2026-10-04 抓取）；2025-2026 仍被活跃引用（GynSurg、SurgBench、SUREON 等）
库内互链	glenda（直系后继）、cholec80（IC 上游）、cataract-101（同组同会姊妹篇）等 18 条