TbImages:结核病涂片显微镜图像数据集
结核病涂片显微镜图像数据集,包含不同焦距堆叠图像和标注图像,用于自动杆菌检测方法开发。

基本信息
资源简介
TbImages:结核病涂片显微镜图像数据集
【数据内容】
源站原始描述:In order to contribute to the development of automatic methods for the detection of bacilli, TBimages is an image dataset composed of two subsets: TbImages_SS1 contains 10 images per field, of different focal depths, and aims to support the definition of autofocus metrics and also the development of extended focus imaging methods to facilitate the detection of bacilli in smear microscopy imaging. TbImages_SS2 aims to support the development of automatic bacilli detection
中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):为了促进杆菌自动检测方法的发展,TBimages 是一个由两个子集组成的图像数据集:TbImages_SS1 每个视野包含 10 张不同焦深的图像,旨在支持自动对焦指标的定义,也支持扩展聚焦成像方法的开发,以便于在涂片显微镜成像中检测杆菌。TbImages_SS2 旨在支持自动杆菌检测的开发。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面:https://ieee-dataport.org/documents/tbimages-smear-microscopy-image-dataset-support-development-automated-bacilli-detection
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程:
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- 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。
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