BUSIS
BUSIS是包含562张乳腺超声图像的分割基准数据集，用于乳腺肿瘤自动检测和分割算法评估。
基本信息
资源简介
BUSIS是由哈尔滨工业大学、爱达荷大学和犹他州立大学等机构合作创建的乳腺超声图像分割基准数据集，包含562张来自26-78岁女性患者的乳腺超声图像，图像采集自多种超声设备。数据集由四位经验丰富的放射科医生通过标准化程序进行精确标注，旨在评估和比较不同分割算法的性能，主要用于乳腺肿瘤的自动检测和分割领域的研究与计算机辅助诊断系统开发。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
源站：http://cvprip.cs.usu.edu/busbench
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号（该平台要求数据下载前注册登录）；
- 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:
数据说明
BUSIS是由哈尔滨工业大学、爱达荷大学和犹他州立大学等机构合作创建的乳腺超声图像分割基准数据集，包含562张来自26-78岁女性患者的乳腺超声图像，图像采集自多种超声设备。数据集由四位经验丰富的放射科医生通过标准化程序进行精确标注，旨在评估和比较不同分割算法的性能，主要用于乳腺肿瘤的自动检测和分割领域的研究与计算机辅助诊断系统开发。
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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