溃疡性结肠炎标注图像数据集（LIMUC）
两名经验丰富的消化科医生依据 Mayo 内镜评分（MES）对全部图像进行盲法分类，标注不一致的图像由第三名经验丰富的评审者独立标注，最终 MES 采用多数投票确定
基本信息
资源简介
溃疡性结肠炎标注图像数据集（LIMUC）
Labeled Images for Ulcerative Colitis (LIMUC) Dataset
LIMUC 数据集包含来自 564 名患者、1043 次结肠镜检查的 11276 张图像，检查时间为 2011 年 12 月至 2019 年 7 月，地点为 Marmara University School of Medicine 消化内科。两名经验丰富的消化科医生依据 Mayo 内镜评分（MES）对全部图像进行盲法分类，标注不一致的图像由第三名经验丰富的评审者独立标注，最终 MES 采用多数投票确定。数据按 Mayo 0 至 3 分级，并提供按患者划分的图像文件，可用于溃疡性结肠炎内镜图像分类与计算机辅助诊断研究（来源 Zenodo，cc-by-4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2022-03-14。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：数据集详情 LIMUC 数据集包含来自 564 名患者、1043 次结肠镜检查的 11276 张图像，这些患者在 2011 年 12 月至 2019 年 7 月期间于 Marmara University School of Medicine 消化内科因溃疡性结肠炎接受结肠镜检查。两名经验丰富的消化科医生依据 Mayo 内镜评分（MES）对所有图像进行盲法审阅和分类。对于两名评审者标注不一致的图像，由第三名经验丰富的评审者在不查看先前标注的情况下独立标注。标注不一致图像的最终 MES 采用多数投票确定。Mayo 0：6105（54.14%）Mayo 1：3052（27.70%）Mayo 2：1254（11.12%）Mayo 3：865（7.67%）patient_based_classified_images：每位患者的图像按 Mayo 类别分开。如果要按照所需比例进行训练-验证-测试划分
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 3.85 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.5827695。
【主题与分类】
主题标签：Ulcerative Colitis、Inflammatory Bowel Disease、Computer-Aided Diagnosis、Deep Learning、Colonoscopy、Endoscopic Mayo Score。本站分类：消化系统疾病/炎症性肠病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/5827695
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-02-27，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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（Zenodo 公开直链）
curl -L -o "train_and_validation_sets.zip" "https://zenodo.org/api/records/5827695/files/train_and_validation_sets.zip/content"
curl -L -o "test_set.zip" "https://zenodo.org/api/records/5827695/files/test_set.zip/content"
curl -L -o "patient_based_classified_images.zip" "https://zenodo.org/api/records/5827695/files/patient_based_classified_images.zip/content"
文件清单
train_and_validation_sets.zip（1561.7 MB）test_set.zip（273.5 MB）patient_based_classified_images.zip（1836.1 MB）
数据集大小约 3.85 GB。
数据说明
数据集详情 LIMUC数据集包含来自564名患者的11276张图像，以及1043例结肠镜检查操作。这些患者在2011年12月至2019年7月期间，于马尔马拉大学医学院胃肠病学系因溃疡性结肠炎接受了结肠镜检查。两名经验丰富的胃肠病学家根据Mayo内镜评分（MES）对所有图像进行了盲法审查和分类。对于两位评审者标注不一致的图像，由第三位经验丰富的评审者在不查看先前标注的情况下独立进行标注。标注不一致图像的最终MES通过多数投票确定。Mayo 0：6105张（54.14%）Mayo 1：3052张（27.70%）Mayo 2：1254张（11.12%）Mayo 3：865张（7.67%）patient_based_classified_images：每位患者的图像按Mayo类别分开。如果需要按照用户期望的比例进行训练-验证-测试划分，则应使用此文件夹。train_and_validation_sets：研究论文中使用的训练集和验证集。使用数据集GitHub仓库中的脚本，可以生成相同的10折，以复现结果。
test_set：研究论文中用于性能测量的测试集。为了进行公平的性能比较，应使用该测试集报告性能。建议指标由于类别之间存在不平衡和序数性（Mayo-0、Mayo-1、Mayo-2、Mayo-3），二次加权kappa（QWK）可作为主要性能指标。QWK是评估序数量表一致性常用的统计量之一，也是针对该问题中类别不平衡的最佳单一性能指标之一。平均绝对误差（MAE）、宏F1分数或宏准确率可作为替代性能指标。LIMUC代码仓库该GitHub仓库提供了许多用于预处理、划分、训练和验证数据集的脚本。条款与条件LIMUC数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）许可证授权。该许可证允许在任何媒介中不受限制地使用、分发和复制，前提是给予原始创作者适当的署名。
许可
cc-by-4.0
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