REAL-Colon

REAL-Colon数据集是一个包含60个真实世界结肠镜检查视频的医学影像数据集，涵盖视频数据、临床变量和详细的息肉信息，其中每个病变在视频帧中均进行了边界框标注，并由专家监督审核。该数据集主要用于结肠癌筛查、息肉检测与分类研究，以及开发计算机辅助诊断系统和医学影像分析算法，支持基于视频和临床数据的多模态分析。

github

2024-03-20 更新

医学影像分析结肠病变检测

基本信息

大小

0.006191 GB

创建/更新时间

2024-03-20

版本

main

资源简介

REAL-Colon

【数据集背景】

本数据集源站标题为《cosmoimd/real-colon-dataset》。源站首次发布：2023-02-24。

【数据内容】

源站原始描述：Helper function for working with the REAL-Colon Dataset # REAL-Colon Dataset ## Description The REAL (Real-world multi-center Endoscopy Annotated video Library) - Colon dataset comprises 60 real-world colonoscopy recordings collected from six centers across the globe. These recordings originate from four distinct clinical studies (001 to 004), with each study contributing 15 videos. For each patient/video, various clinical variables were collected, including the endoscope brand, bowel cleanlines…

【获取与许可】

源站页面：https://github.com/cosmoimd/real-colon-dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2025-09-05，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://github.com/cosmoimd/real-colon-dataset

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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

git clone https://github.com/cosmoimd/real-colon-dataset.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/cosmoimd/real-colon-dataset/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Dataset Download

Run figshare_dataset.py to automatically download the entire dataset from Figshare to the ./dataset folder. The output folder can be changed by updating the DOWNLOAD_DIR variable in figshare_dataset.py. The dataset contains roughly 1TB of data and, depending on your internet connection and hardware, it may take several days to download. Please plan accordingly.

The dataset is available on Figshare: https://plus.figshare.com/articles/media/REAL-colon_dataset/22202866 and archived at this DOI: 10.25452/figshare.plus.22202866.

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