复制数据：卷积神经网络在皮乌拉2025年人乳头瘤病毒初步诊断中的有效性
包含MobileNet V2 CNN模型训练数据，用于HPV病灶检测的医学影像数据集，支持初步诊断有效性评估。
基本信息
模态
医学影像
创建/更新时间
2025-12-18
资源简介
该数据集是研究的复制数据，旨在评估卷积神经网络（CNN）作为人乳头瘤病毒（HPV）初次诊断辅助工具的有效性。研究使用MobileNet V2模型通过迁移学习和正则化技术进行优化，在临床模拟环境中实现了高精度（98.63%）和其他性能指标。数据涵盖医学影像（病灶图像），用于训练和验证CNN模型，支持早期诊断和ODS 9目标。
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://data.scielo.org/citation?persistentId=doi:10.48331/SCIELODATA.8BFCDF
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
