原型冠状动脉支架测试数据集
该数据集包含冠状动脉支架原型测试中的照片、视频及测量数据，用于评估支架扩张性能和弹性回缩。
基本信息
资源简介
原型冠状动脉支架测试数据集
【一句话概览】
本数据集是 DataONE 公开的影像数据集，主题涵盖 Medicine, Health and Life Sciences、Engineering，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Testing of Prototype Coronary Stent》。
【数据内容】
源站原始描述：Test data from stent prototype testing. Photos/videos of stents during testing and Excel data files with recorded measurements are included. Stent prototypes that expand to different diameters were tested. The tests were conducted by crimping the stent onto a balloon then expanding. Photos and videos are taken before, during, and after to enable measurements. Original measurements were conducted using ImageJ software. Elastic recoil (how much the stent shrinks after balloon removal) is calculate…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：支架原型测试的测试数据。包含测试期间支架的照片/视频，以及记录测量值的 Excel 数据文件。测试了可扩张至不同直径的支架原型。测试方法为将支架压握到球囊上，然后进行扩张。在测试前、测试中和测试后拍摄照片和视频，以便进行测量。原始测量使用 ImageJ 软件进行。计算弹性回缩（球囊撤除后支架回缩的程度）。测试了两种尺寸。支架 1-3 设计为可扩张至 16 mm 直径和 21 mm 直径。支架 4-7 设计为可扩张至 16 mm 直径和 24 mm 直径。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences、Engineering。
【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://search.dataone.org/view/sha256:0b5c96c0ba3b88446591c37e73181a7d7473f611b6a0cb3149b7cc596229c4e7
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。
免登录有偿下载
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:
数据集大小约 87.0 KB。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
