显微动脉瘤夹闭手术数据集（MACS）
包含16个颅内动脉瘤显微手术视频、共35.6万帧图像，并带有帧级动脉瘤存在与否标注的医学影像数据集。
基本信息
资源简介
显微动脉瘤夹闭手术数据集（MACS）
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的影像数据集，收录 18 个文件、合计 12.82 GB，主题涵盖 aneurysm clipping、aneurysm clipping surgery、Surgical video、Surgical data science、Transformer models，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY-NC 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Microsurgical Aneurysm Clipping Surgery (MACS) Dataset with image-level aneurysm presence/absence annotations》。项目资助方：Wellcome EPSRC Centre for Surgical and Interventional Sciences。源站首次发布：2023-07-06。
【数据内容】
源站原始描述：We collected and present a microsurgical aneurysm clipping surgery (MACS) dataset comprising of 16 videos of MACS procedures with aneurysm presence/ absence annotations at frame-level (~350k frames) conducted by expert neurosurgeons. We extract frames at 5 fps and establish a dataset of 356,165 images. The MACS dataset is composed of FHD (1920x1080) surgical videos from the operative microscope of 16 patients during surgical repair of intracerebral aneurysms. The study was registered with the ho…
文件 README.md 为文本内容，开头为：# Microsurgical Aneurysm Clipping Surgery (MACS) Dataset This is the Microsurgical Aneurysm Clipping Surgery (MACS) Dataset introduced by Zhou et. al. in the …
【数据结构与技术规格】
文件数 18 个，合计 12.82 GB。README.md：text/plain，1.41 KB。img_test.zip：application/zip，1.99 MB。数据集 DOI：10.5522/04/23533731.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Biomedical imaging。主题标签：aneurysm clipping、aneurysm clipping surgery、Surgical video、Surgical data science、Transformer models、object detection method。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Microsurgical_Aneurysm_Clipping_Surgery_MACS_Dataset_with_image-level_aneurysm_presence_absence_annotations/23533731
使用许可：CC BY-NC 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）。
规范引用：Zhou, Jinfan; Muirhead, William; Williams, Simon C; Stoyanov, Danail; Marcus, Hani; Mazomenos, Evangelos (2023). Microsurgical Aneurysm Clipping Surgery (MACS) Dataset with image-level aneurysm presence/absence annotations. University College London. Dataset
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
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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