无分割自动化血管矢量化数据
该数据集为无分割自动化血管矢量化（SLAVV）软件的演示数据，包含输入图像、中间结果与输出结果，由 Mihelic, Samuel 发布，机构为 Texas Data Repository，发布时间为 2021 年
基本信息
资源简介
无分割自动化血管矢量化数据
Segmentation-Less, Automated, Vascular Vectorization Data
该数据集为无分割自动化血管矢量化（SLAVV）软件的演示数据，包含输入图像、中间结果与输出结果，由 Mihelic, Samuel 发布，机构为 Texas Data Repository，发布时间为 2021 年。数据主题涉及计算机与信息科学、工程、医学、健康与生命科学，本站归类为神经系统疾病与脑血管畸形。该数据可用于展示和验证 SLAVV 软件在无需预先分割的情况下实现血管矢量化的流程与效果，适合血管图像处理相关研究与工具演示（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2021。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：用于演示无分割自动化血管矢量化（SLAVV）软件的输入图像、中间结果和输出结果。请阅读相关出版物，并查看元数据中的替代 URL 以获取更多下载选项。
【主题与分类】
主题标签：Computer and Information Science、Engineering、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：神经系统疾病/脑血管畸形。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.tdl.org/citation?persistentId=doi:10.18738/T8/NA08NU
下载信息
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使用方式
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源站：https://doi.org/10.18738/T8/NA08NU
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- 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:
数据说明
用于演示无分割自动血管矢量化（SLAVV）软件的输入图像、中间结果和输出结果。请阅读相关出版物，并查看元数据中的备用URL以获取更多下载选项。
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
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