结肠镜息肉检测与分类数据集
包含37,899张标注了息肉位置和类型的结肠镜图像，用于检测和分类的深度学习研究。
基本信息
资源简介
结肠镜息肉检测与分类数据集
【一句话概览】
该数据为结肠镜息肉检测与分类研究生成的复现数据集，源站标题为“Replication Data for: Colonoscopy Polyp Detection and Classification: Dataset Creation and Comparative Evaluations”。原始描述指出，这是为息肉检测和分类生成的数据集，具体信息可参阅同名论文。源站标签包括计算机与信息科学，以及医学、健康与生命科学（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Replication Data for: Colonoscopy Polyp Detection and Classification: Dataset Creation and Comparative Evaluations》。源站首次发布：2021。
【数据内容】
源站原始描述：This is the dataset we generated for polyp detection and classification. Please refer to our paper "Colonoscopy Polyp Detection and Classification: Dataset Creation and Comparative Evaluations" for details concerning this dataset
【主题与分类】
主题标签：Computer and Information Science、Medicine, Health and Life Sciences。
【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://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/FCBUOR
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。
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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。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.7910/DVN/FCBUOR
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。
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