胆道闭锁及其他小儿胆汁淤积性疾病的综合超声图像与血清生化指标数据集
该数据集包含来自 1,019 名胆汁淤积性疾病婴儿的 2,759 张超声图像，其中胆道闭锁 377 例（空腹 664 张、餐后 328 张），非胆道闭锁 642 例（空腹 1,004 张、餐后 580 张），另有 183 张记录三角索征、肝动脉扩张、肝门部肝囊肿等异常超声表现的图像
基本信息
资源简介
胆道闭锁及其他小儿胆汁淤积性疾病的综合超声图像与血清生化指标数据集
Biliary atresia and other pediatric cholestatic diseases
该数据集包含来自 1,019 名胆汁淤积性疾病婴儿的 2,759 张超声图像，其中胆道闭锁 377 例（空腹 664 张、餐后 328 张），非胆道闭锁 642 例（空腹 1,004 张、餐后 580 张），另有 183 张记录三角索征、肝动脉扩张、肝门部肝囊肿等异常超声表现的图像。同时收集了 TBIL、DBIL、GGT、ALT、AST、ALP、TBA 等血清生化指标。研究采用 nnU-Net 对空腹和餐后超声检查进行胆囊自动分割，并提供配置文件与交叉验证结果，可用于胆囊分割模型训练与评估（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-07-11。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集由来自 1,019 名诊断为胆汁淤积性疾病婴儿的 2,759 张超声图像组成。其中包括 377 例胆道闭锁病例（664 张空腹图像和 328 张餐后图像）和 642 例非 BA 病例（1,004 张空腹图像和 580 张餐后图像）。此外，还有 183 张图像记录了异常超声表现，如三角索征、肝动脉扩张和肝门部肝囊肿。还收集了血清生化指标，包括总胆红素（TBIL）、直接胆红素（DBIL）、γ-谷氨酰转肽酶（GGT）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、碱性磷酸酶（ALP）和总胆汁酸（TBA）。该研究采用 nnU-Net 在空腹和餐后超声检查中执行自动胆囊分割。配置文件（dataset.json）和交叉验证结果
【数据结构与技术规格】
文件数 5 个，合计 495.23 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.27274026.v5。
【主题与分类】
源站学科分类：Community child health。主题标签：biliary atresia、pediatric cholestatic diseases、ultrasound、serum biomarkers。本站分类：消化系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Community child health。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_Biliary_atresia_and_other_pediatric_cholestatic_diseases_b_/27274026
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Gao, wenjing; Liu, Shuyi (2024). Biliary atresia and other pediatric cholestatic diseases. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27274026.v2
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- 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 495.2 MB。
数据说明
该数据集包含来自1019名诊断为胆汁淤积性疾病的婴儿的2759张超声图像。其中包括377例胆道闭锁病例（664张空腹图像和328张餐后图像）和642例非胆道闭锁病例（1004张空腹图像和580张餐后图像）。此外，还有183张图像记录了异常超声表现，如三角索征、肝动脉扩张和肝门部肝囊肿。同时收集了血清生化指标，包括总胆红素（TBIL）、直接胆红素（DBIL）、γ-谷氨酰转肽酶（GGT）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、碱性磷酸酶（ALP）和总胆汁酸（TBA）。该研究采用nnU-Net在空腹和餐后超声检查中执行自动胆囊分割。还提供了配置文件（dataset.json）以及交叉验证结果（5折）和详细的分割性能指标。
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
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