全美结肠镜腺瘤检测人工智能研究
全国性临床试验数据集，评估人工智能辅助检测（CADe）是否提高结肠镜腺瘤检出率。
基本信息
资源简介
全美结肠镜腺瘤检测人工智能研究
【数据内容】
源站原始描述：The goal of this trial is to determine whether use of a Computer Assisted Detection (CADe) programme leads to an increase in ADR for either units or individual colonoscopists, independent of setting or expertise
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本试验的目的是确定使用计算机辅助检测（CADe）程序是否能提高单位或个体结肠镜医师的ADR，且不受机构环境或专业水平的影响。
【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://www.omicsdi.org/dataset/ecrin-mdr-crc/60929
下载信息
注册下载
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。
免登录有偿下载
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://www.omicsdi.org/dataset/ecrin-mdr-crc/60929
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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