内镜垂体手术试点动作数据集
首个公开的内镜垂体腺瘤手术动作标注数据集，含4组动作标注及对应视频，用于手术动作分类研究。
基本信息
资源简介
内镜垂体手术试点动作数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的影像数据集，收录 8 个文件、合计 26.31 KB，主题涵盖 pituitary surgery、machine learning、classification、action recognition，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY-ND 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Endoscopic Pituitary Surgery Pilot Action Dataset》。项目资助方：NIHR University College London Hospitals Biomedical Research Centre。源站首次发布：2025-03-31。
【数据内容】
源站原始描述：The first public dataset containing action annotations of the endoscopic TransSphenoidal Approach (eTSA), consisting of 4 action annotations. The action annotations are given in the form: actions_{video_number}_{direction}.csv. The corresponding video can be found in the PitVis-2023 public dataset ( where the video is given in the form: video_{video_number}.mp4. The data is released under the governance of the UCL Institutional Review Board (IRB) (17819/011). The companion paper with comparative…
主表 actions_04_left.csv 含 4 列、样本前 52 行结构完整。
主表 actions_04_right.csv 含 4 列、样本前 110 行结构完整。
主表 actions_06_left.csv 含 4 列、样本前 118 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 8 个，合计 26.31 KB。actions_04_left.csv：text/csv，1.75 KB。actions_04_right.csv：text/csv，4.70 KB。actions_06_left.csv：text/csv，4.00 KB。数据集 DOI：10.5522/04/28664990.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Surgery、Computer vision。主题标签：pituitary surgery、machine learning、classification、action recognition。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。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://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Endoscopic_Pituitary_Surgery_Pilot_Action_Dataset/28664990
使用许可：CC BY-ND 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/）。
规范引用：Das, Adrito (2025). Endoscopic Pituitary Surgery Pilot Action Dataset. University College London. Dataset
下载信息
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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://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Endoscopic_Pituitary_Surgery_Pilot_Action_Dataset/28664990
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
