宫颈癌分割数据集

数据集获取

方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("balajikartheek/cervical-cancer-segmentation")
print("数据已下载至:", path)

方式二：Kaggle CLI（命令行）

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d balajikartheek/cervical-cancer-segmentation
unzip cervical-cancer-segmentation.zip -d cervical-cancer-segmentation/

数据说明

该数据集是一个专注于宫颈癌的医学图像分割公开数据集，主要用于宫颈癌区域的图像分割任务。数据集包含来自医学影像（如MRI、CT或组织切片）的图像数据，并提供了相应的像素级标注，用于标识宫颈癌病变区域。数据来源于公开的医学影像资源，通过人工或半自动方式进行标注构建。该数据集主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断、深度学习模型训练等研究方向，支持宫颈癌的早期检测、病灶定位和定量分析。

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。