内镜场景2023：腹腔镜胆囊切除术关键安全视野与手术场景分割数据集
Endoscapes2023能够支持开发用于目标检测、语义分割和实例分割以及安全关键视图（CVS）预测的模型，从而有助于安全的腹腔镜胆囊切除术
基本信息
资源简介
内镜场景2023：腹腔镜胆囊切除术关键安全视野与手术场景分割数据集
Endoscapes2023能够支持开发用于目标检测、语义分割和实例分割以及安全关键视图（CVS）预测的模型，从而有助于安全的腹腔镜胆囊切除术
endoscapes-2023
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Endoscapes2023, A Critical View of Safety and Surgical Scene Segmentation Dataset for Laparoscopic Cholecystectomy》。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Endoscapes2023能够支持开发用于目标检测、语义分割和实例分割以及安全关键视图（CVS）预测的模型，从而有助于安全的腹腔镜胆囊切除术。
【主题与分类】
主题标签：内窥镜图像、腹腔镜视频、胆结石、胆囊切除术、目标检测、语义分割、实例分割、安全视野预测。本站分类：消化系统疾病/胆结石。
【获取与许可】
源站页面：https://physionet.org/content/endoscapes-2023/
使用许可：PhysioNet Restricted Health Data License 1.5.0。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取（PhysioNet）
- 源站标题：Endoscapes2023, A Critical View of Safety and Surgical Scene Segmentation Dataset for Laparoscopic Cholecystectomy
- 版本：1.0.0
- DOI：10.13026/czwq-jh81
- 源站页面：https://physionet.org/content/endoscapes-2023/1.0.0
PhysioNet 数据需注册账号（机构邮箱）并签署数据使用协议后下载：
- 在 https://physionet.org/content/endoscapes-2023/1.0.0 页面登录并接受许可条款；
- 命令行整目录下载：
wget -r -N -c -np --user=<账号> --ask-password https://physionet.org/files/endoscapes-2023/1.0.0/
- 或用官方工具（推荐，支持断点续传与校验）：
pip install physionet-download
physionet-download endoscapes-2023
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
微创图像引导手术高度依赖视觉。用于手术视频分析的深度学习模型可以支持外科医生完成视觉任务，例如在腹腔镜胆囊切除术中评估关键安全视野（CVS），从而可能有助于提高手术安全性和效率。然而，此类模型的性能、可靠性和可重复性在很大程度上取决于能否获得具有高质量标注的数据。为此，我们发布了 Endoscapes2023，该数据集包含 201 段腹腔镜胆囊切除术视频，其中按规则间隔抽取的帧标注了手术器械和肝胆囊解剖结构的分割掩膜，并由三名受过训练的外科医生按照公开方案对定义 CVS 的标准进行了评估。Endoscapes2023 支持开发用于目标检测、语义分割和实例分割以及 CVS 预测的模型，有助于实现安全的腹腔镜胆囊切除术。
引用
学术使用请引用：Mascagni et al. (2024). Endoscapes2023, A Critical View of Safety and Surgical Scene Segmentation Dataset for Laparoscopic Cholecystectomy. PhysioNet. doi:10.13026/czwq-jh81 DOI 10.13026/czwq-jh81。
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