CADICA：冠状动脉疾病新数据集

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/p9bpx9ctcv

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

CADICA数据集是一个包含42例患者的有标注侵入性冠状动脉造影（ICA）影像数据集。在ICA影像中，病变程度评估通常依赖视觉估计，存在主观因素和观察者间差异。准确识别病变对正确诊断和治疗至关重要。该数据集旨在支持计算机辅助系统开发，以辅助临床医师在冠状动脉疾病严重程度评估中的操作。数据集包含ICA影像、手动标注的病变边界框以及选定的临床特征。数据组织包括元数据Excel文件和两个主要文件夹（“selectedVideos”和“nonselectedVideos”），分别存放医疗团队选取和未选取的视频。每个患者子目录包含视频帧PNG图像、关键帧ID列表以及病变标注文件（边界框坐标和类别）。该数据集可用于临床医师培训、计算机辅助诊断系统开发以及现有CAD检测方法的临床验证。

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。