CADICA：冠状动脉疾病检测新数据集

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是一个用于冠状动脉疾病检测的标注数据集，包含42名患者的侵入性冠状动脉造影（ICA）图像。该数据集提供了手动标注的病变边界框以及精选的临床特征。数据来源于真实的临床ICA影像，旨在解决传统视觉评估中主观性和观察者间变异性的问题。该数据集可用于临床医生提升冠状动脉疾病严重程度血管造影评估技能，也可供计算机科学家开发计算机辅助诊断系统，并验证现有的冠状动脉疾病检测方法，推动临床应用的解决方案发展。数据集包含元数据文件和两个主要文件夹，分别存储未选视频和选定视频，每个患者文件夹内包含视频帧图像、关键帧标注以及病变区域的边界框标注文件。

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。