A4C-CDV数据集
包含1868个四腔心彩色多普勒超声视频，标注正常、轻度和中重度二尖瓣反流，用于训练自动化MR诊断模型。
基本信息
模态
医学影像
创建/更新时间
2025-06-30
资源简介
该数据集包含1868个四腔心彩色多普勒超声心动图视频（A4C-CDV），由超声医生标注为正常（Grade 0）、轻度二尖瓣反流（Grade 1）和中重度二尖瓣反流（Grade 2），用于训练和评估自动化MR诊断模型MReg，实现二尖瓣反流的检测与严重程度分级，旨在提高诊断的客观性和准确性。
下载信息
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/cskdstz/MReg.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/cskdstz/MReg/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
数据说明
该数据集包含1868个四腔心彩色多普勒超声心动图视频（A4C-CDV），由超声医生标注为正常（Grade 0）、轻度二尖瓣反流（Grade 1）和中重度二尖瓣反流（Grade 2），用于训练和评估自动化MR诊断模型MReg，实现二尖瓣反流的检测与严重程度分级，旨在提高诊断的客观性和准确性。
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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