PolypScene-250

包含250个息肉案例的多视角内镜图像数据集,用于结直肠癌可解释性诊断和检索。

复旦大学复旦大学
arXiv
2025-07-23 更新
浏览 41
医学影像结直肠癌医学影像
PolypScene-250

基本信息

模态
医学影像
大小
0.002244 GB
创建/更新时间
2025-07-23
版本
main

资源简介

PolypScene-250

【数据集背景】

本数据集源站标题为《ku262/EndoFinder-Scene》。源站首次发布:2025-06-17。

【数据内容】

源站原始描述:# EndoFinder: Online Lesion Retrieval for Explainable Colorectal Polyp Diagnosis Leveraging Latent Scene Representations A preliminary version of this work was published at MICCAI 2024. Code is available at here. This work significantly extends that work by moving from 2D image retrieval to a 2.5D/3D scene retrieval paradigm. We achieve this by explicitly modeling polyps as scenes and leveraging multi-view perspectives to capture implicit 3D information within a latent scene representation. ____…

【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://github.com/ku262/EndoFinder-Scene

【使用注意】

· 源站最后修改于 2026-08-20,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/ku262/EndoFinder-Scene.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/ku262/EndoFinder-Scene/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

EndoFinder: Online Lesion Retrieval for Explainable Colorectal Polyp Diagnosis Leveraging Latent Scene Representations

A preliminary version of this work was published at MICCAI 2024. Code is available at here.
This work significantly extends that work by moving from 2D image retrieval to a 2.5D/3D scene retrieval paradigm. We achieve this by explicitly modeling polyps as scenes and leveraging multi-view
perspectives to capture implicit 3D information within a latent
scene representation.
<div align=“center”>


Setup

  • Environment

    An example of installation commands is provided as follows:

    git clone git@github.com:ku262/EndoFinder-Scene.git
    cd EndoFinder-Scene
    pip3 install torch torchvision torchaudio 
    pip3 install -r requirements.txt
    
  • Model Preparation

    We will release the trained models from our original experiments to
    facilitate reproducibility. The release of EndoFinder-Scene.pth is planned upon acceptance of the paper.

  • Data Preparation

    We introduce PolypScene-250, a novel multi-view polyp dataset, including the PolypScene-80 subset with detailed histopathology annotations.


Sampling

  • Train

    python train.py \
              batch_size=512 \
              epochs=200 \
              output_dir=outputs \
              finetune=EndoFinder.pth \
    
  • Val

    python demo.py \
              batch_size=64 \
              resume=EndoFinder_Scene.pth \
    

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。

完整仓库:github.com/ku262/EndoFinder-Scene

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