Cata7 白内障手术器械数据集

该数据集是一个专门用于白内障手术器械语义分割的图像数据集,包含从北京同仁医院七个完整白内障手术视频中提取的1920×1080分辨率图像,并经过降采样和人工筛选以去除冗余帧。其主要应用于计算机视觉领域的医疗图像处理研究,支持手术器械的实时检测、分割与跟踪,为手术辅助系统、医疗机器人及外科培训提供关键数据支撑。

超神经
2023-09-14 更新
浏览 6
医疗图像处理计算机视觉

基本信息

创建/更新时间
2023-09-14

资源简介

Cata7 是首个专门用于白内障手术器械语义分割的数据集。该数据集由北京同仁医院提供的七个完整白内障手术视频构成,每个视频被分割为一系列分辨率为1920×1080像素的图像。为减少冗余,视频帧率从30 fps降采样至1 fps,并人工剔除了不含手术器械的图像帧。该数据集主要用于计算机视觉领域的医疗图像处理研究,特别是手术器械的实时检测、跟踪与分割,可应用于手术辅助系统、医疗机器人及外科手术培训等场景。

原始链接

https://hyper.ai/cn/datasets/21248

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源站:https://hyper.ai/cn/datasets/21248

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    • OpenDataLab: pip install openxlabopenxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope 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。

数据说明

Cata7 是首个专门用于白内障手术器械语义分割的数据集。该数据集由北京同仁医院提供的七个完整白内障手术视频构成,每个视频被分割为一系列分辨率为1920×1080像素的图像。为减少冗余,视频帧率从30 fps降采样至1 fps,并人工剔除了不含手术器械的图像帧。该数据集主要用于计算机视觉领域的医疗图像处理研究,特别是手术器械的实时检测、跟踪与分割,可应用于手术辅助系统、医疗机器人及外科手术培训等场景。

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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