ERCPMPv3 结直肠息肉形态与病理内镜图像视频数据集
ERCPMP-v5 是面向结直肠息肉形态与病理识别的内镜图像与视频数据集,覆盖 217 名结直肠息肉患者,包含人口学、形态学与病理学数据以及超过 430 份匿名图像与视频

基本信息
资源简介
ERCPMPv3 结直肠息肉形态与病理内镜图像视频数据集
ERCPMP-v5: An Endoscopic Image and Video Dataset for Recognition of Colorectal Polyps Morphology and Pathology
ERCPMP-v5 是面向结直肠息肉形态与病理识别的内镜图像与视频数据集,覆盖 217 名结直肠息肉患者,包含人口学、形态学与病理学数据以及超过 430 份匿名图像与视频。形态学数据参照 Paris、Pit 和 JNET 等国际胃肠病学分类标准,病理数据涵盖管状、绒毛状、管状绒毛状、增生性、锯齿状、炎症性息肉及伴异型增生与分化的腺癌诊断。该数据集可用于息肉形态分类、病理类型识别等研究(来源 Mendeley Data)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026-09-15。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):ERCPMP-v5 是一个用于识别结直肠息肉形态与病理的内镜图像与视频数据集。该数据集包含 217 名结直肠息肉患者的人口学、形态学和病理学数据、内镜图像和视频(超过 430 份匿名图像与视频)。形态学数据依据 Paris、Pit 和 JNET 分类等最新国际胃肠病学分类参考纳入。病理学数据包括息肉诊断,涵盖管状、绒毛状、管状绒毛状、增生性、锯齿状、炎症性和伴异型增生分级与分化的腺癌。ERCPMP 由胃肠病学、血液学、肿瘤学和人工智能专家团队编制与组织。ERCPMP-v5 是该数据集的当前版本,在后续版本中,形态学和病理学数据、图像和视频
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个,合计 1.98 GB。数据集 DOI:10.17632/7grhw5tv7n.8。
【主题与分类】
主题标签:结直肠息肉、内镜图像、内镜视频、形态学分类、病理诊断、消化系统疾病。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/7grhw5tv7n
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
源站:https://data.mendeley.com/datasets/7grhw5tv7n/3
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 1.98 GB。
数据说明
Mojgan Forootan (2023). ERCPMPv3: An Endoscopic Image and Video Dataset for Recognition of Colorectal Polyps Morphology and Pathology [Dataset]. http://doi.org/10.17632/7grhw5tv7n.3
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。




