胎儿肢体骨骼数据集
FLB数据集包含1690张胎儿肢体骨骼超声图像，提供像素级分割掩码和端点坐标，用于多类别长骨自动分割与测量，支持胎儿骨骼发育不良早期诊断。
基本信息
资源简介
FLB数据集由武汉大学与广州妇女儿童医疗中心联合构建，包含1690张胎儿肢体骨骼超声图像，涵盖肱骨、股骨、前臂桡尺骨和小腿胫腓骨，图像来自GE Voluson、Philips EPIQ、Samsung等多种超声设备，胎龄范围14-40周。数据提供像素级分割掩码、端点坐标和质量评分，旨在为胎儿致死性骨骼发育不良的早期诊断提供统一的多类别长骨自动分割与测量基准。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/chosen1203/UniFLM.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/chosen1203/UniFLM/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
数据说明
FLB数据集由武汉大学与广州妇女儿童医疗中心联合构建，包含1690张胎儿肢体骨骼超声图像，涵盖肱骨、股骨、前臂桡尺骨和小腿胫腓骨，图像来自GE Voluson、Philips EPIQ、Samsung等多种超声设备，胎龄范围14-40周。数据提供像素级分割掩码、端点坐标和质量评分，旨在为胎儿致死性骨骼发育不良的早期诊断提供统一的多类别长骨自动分割与测量基准。
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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