ViTaL数据集
ViTaL数据集包含496名患者的超声图像、检查表格和报告文本，用于卵巢肿瘤多病理分类。
基本信息
资源简介
ViTaL数据集是一个多模态卵巢肿瘤病理识别数据集，包含视觉（二维超声图像）、表格（医学检查）和语言（超声报告）三种模态数据，来自496名患者，涵盖6个病理类别。该数据集用于多病理分类任务，旨在通过三层次分层偏移注意力机制（THOAM）增强多模态特征融合，提高卵巢肿瘤分类精度。
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。
免登录有偿下载
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
git clone https://github.com/GGbond-study/vitalnet.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/GGbond-study/vitalnet/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
1. Prerequisite: Install mmpretrain from Source
Since this project relies on the latest features of mmpretrain, we strongly recommend installing mmpretrain from its official source code instead of using pip. Follow these steps:
Step 1: Install PyTorch and TorchVision
First, ensure you have PyTorch and TorchVision installed. Refer to the official PyTorch website for commands compatible with your OS and CUDA version. For example (CUDA 11.8):
pip3 install torch torchvision torchaudio index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
Step 2: Install MMCV (MMCV is a core dependency of mmpretrain)
Install MMCV using MIM (a package manager for OpenMMLab projects):
pip install openmim
mim install mmcv-full
Step 3: Clone mmpretrain and Install from Source
## 数据加载示例（图像类）
```python
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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