Cataract-1K

Cataract-1K是一个包含1000个白内障手术视频的医学影像数据集,提供像素级的手术场景分割、阶段识别和工具标注,并涵盖两种主要手术异常的子集,主要用于开发和评估计算机辅助手术系统,支持白内障手术中的场景理解、阶段监测与异常检测研究,以提高手术的效率和安全性。

医学人工智能中心(CAIM)医学人工智能中心(CAIM)
arXiv
2023-12-11 更新
浏览 7
视频分类白内障手术医学人工智能

基本信息

模态
视频
数据量
1000
任务类型
分类
创建/更新时间
2023-12-11

资源简介

Cataract-1K是由医学人工智能中心(CAIM)创建的白内障手术视频数据集,包含1000个手术视频。该数据集提供了像素级的手术场景分割、手术阶段识别以及手术工具标注,并包含两种主要手术异常的子集。数据通过实际手术视频录制和专业医学标注构建,确保数据质量和临床相关性。该数据集主要用于开发和评估计算机辅助手术系统,支持白内障手术中的场景理解、阶段监测和异常检测研究,以提高手术效率和安全性。

原始链接

https://synapse.org/

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    • 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

Cataract-1K是由医学人工智能中心(CAIM)创建的白内障手术视频数据集,包含1000个手术视频。该数据集提供了像素级的手术场景分割、手术阶段识别以及手术工具标注,并包含两种主要手术异常的子集。数据通过实际手术视频录制和专业医学标注构建,确保数据质量和临床相关性。该数据集主要用于开发和评估计算机辅助手术系统,支持白内障手术中的场景理解、阶段监测和异常检测研究,以提高手术效率和安全性。

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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