基于深度学习的改良钡餐吞咽研究预分类数据集

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：Advancing MBS Pre-Sorting with Deep Learning: A New Paradigm for the First Step Analysis in X-ray Swallowing Study
• DOI：10.6084/m9.figshare.29251160.v1
• 发布日期：2025-10-18
• 文件数：6 个
• 文件总体积：2.19 MB
• 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Advancing_MBS_Pre-Sorting_with_Deep_Learning_A_New_Paradigm_for_the_First_Step_Analysis_in_X-ray_Swallowing_Study/29251160

命令行下载

curl -L -o "Data.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/55159136"
curl -L -o "Fig.1.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/56977931"
curl -L -o "Fig.2.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/56977934"
curl -L -o "Fig.3 multi-task.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/56977937"
curl -L -o "Fig.4_bw.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/56977940"
curl -L -o "Fig.5 Picture_all_new_bw.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/56977943"

文件清单

• Data.xlsx（12.54 KB）
• Fig.1.jpg（367.74 KB）
• Fig.2.jpg（413.98 KB）
• Fig.3 multi-task.jpg（392.38 KB）
• Fig.4_bw.jpg（285.89 KB）
• Fig.5 Picture_all_new_bw.jpg（719.50 KB）

文件总体积 2.19 MB（源站 API 实测）。

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。

数据说明

The data for the figures in the results section.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.29251160.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/Advancing_MBS_Pre-Sorting_with_Deep_Learning_A_New_Paradigm_for_the_First_Step_Analysis_in_X-ray_Swallowing_Study/29251160）。