多中心神经外科工作流成像数据集
首个多中心神经外科手术工作流程成像数据集，用于智能手术阶段识别。
基本信息
资源简介
多中心神经外科工作流成像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《GuobinZhangTJU/AI-NeuroAdvisor》。源站首次发布：2025-12-12。
【数据内容】
源站原始描述：We constructed the first multi-center neurosurgical workflow imaging dataset, and developed the AI-NeuroAdvisor intelligent surgical phase recognition system to achieve real-time accurate identification and feedback of neurosurgical procedural progress. # AI-NeuroAdvisor We constructed the first multi-center neurosurgical workflow imaging dataset, and developed the AI-NeuroAdvisor intelligent surgical phase recognition system to achieve real-time accurate identification and feedback of neurosurg…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们构建了首个多中心神经外科手术流程影像数据集，并开发了 AI-NeuroAdvisor 智能手术阶段识别系统，以实现对神经外科手术进程的实时准确识别与反馈。# AI-NeuroAdvisor 我们构建了首个多中心神经外科手术流程影像数据集，并开发了 AI-NeuroAdvisor 智能手术阶段识别系统，以实现对神经外科手术进程的实时准确识别与反馈。
【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/GuobinZhangTJU/AI-NeuroAdvisor
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-12-15，引用时请注意版本时效。
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）
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/GuobinZhangTJU/AI-NeuroAdvisor.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/GuobinZhangTJU/AI-NeuroAdvisor/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
AI-NeuroAdvisor
We constructed the first multi-center neurosurgical workflow imaging dataset, and developed the AI-NeuroAdvisor intelligent surgical phase recognition system to achieve real-time accurate identification and feedback of neurosurgical procedural progress.
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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