MITI数据集
用于腹腔镜手术中立体视觉惯性SLAM评估的多模态传感器数据集，包含IMU、立体视频和红外跟踪数据。
基本信息
模态
多模态
创建/更新时间
2022-02-23
资源简介
MITI数据集由慕尼黑工业大学外科手术MITI研究组创建，用于评估腹腔镜手术中的立体视觉惯性计算机视觉算法。数据集包含手持手术干预中完整记录的多模态传感器信息，包括IMU、立体视频和红外跟踪数据，用于SLAM、SfM、3D重建和视觉惯性里程计算法的评估。数据选择了一个包含极少切割和组织变形的手术案例，以全扫描腹部方式手持相机记录，适合测试SLAM算法。
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。
暂未开放有偿下载
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://mediatum.ub.tum.de/1621941
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:
数据说明
MITI数据集由慕尼黑工业大学外科手术MITI研究组创建，用于评估腹腔镜手术中的立体视觉惯性计算机视觉算法。数据集包含手持手术干预中完整记录的多模态传感器信息，包括IMU、立体视频和红外跟踪数据，用于SLAM、SfM、3D重建和视觉惯性里程计算法的评估。数据选择了一个包含极少切割和组织变形的手术案例，以全扫描腹部方式手持相机记录，适合测试SLAM算法。
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