基本信息

创建/更新时间

2022-10-20

资源简介

Hyper-Kvasir Dataset是目前规模最大、公开发布的胃肠道图像数据集。该数据集包含110,079张图像和373个视频，总计超过110万张图像和视频帧。数据内容涵盖了胃肠道内窥镜检查中捕获的解剖标志、正常发现以及多种病理发现。该数据集通过内窥镜影像采集构建，主要用于医学图像分析、胃肠道疾病（如息肉、炎症、出血等）的计算机辅助诊断与检测研究，支持人工智能模型在消化内镜领域的训练与验证。

原始链接

https://hyper.ai/cn/datasets/21557

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源站：https://hyper.ai/cn/datasets/21557

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。

数据说明

Hyper-Kvasir Dataset是目前规模最大、公开发布的胃肠道图像数据集。该数据集包含110,079张图像和373个视频，总计超过110万张图像和视频帧。数据内容涵盖了胃肠道内窥镜检查中捕获的解剖标志、正常发现以及多种病理发现。该数据集通过内窥镜影像采集构建，主要用于医学图像分析、胃肠道疾病（如息肉、炎症、出血等）的计算机辅助诊断与检测研究，支持人工智能模型在消化内镜领域的训练与验证。

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