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

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2026-09-15 更新
浏览 3
视频分类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
ERCPMPv3: An Endoscopic Image and Video Dataset for Recognition of Colorectal Polyps Morphology and Pathology

基本信息

模态
视频
大小
1.977612696 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-09-15
版本
v8

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

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/7grhw5tv7n/3

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

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