耳部图像数据库

包含880张耳部外耳和中耳疾病图像,涵盖耳垢栓塞、鼓室硬化、慢性中耳炎和正常耳。

Mendeley Data
2024-01-31 更新
浏览 22
医学影像middle ear diseaseexternal ear disease
Ear imagery database

基本信息

模态
医学影像
大小
0.010985259 GB
许可
CC0
创建/更新时间
2024-01-31
版本
v1

资源简介

耳部图像数据库

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的影像数据集,收录 1 个文件、合计 10.99 MB,主题涵盖 middle ear disease、external ear disease,可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测,CC0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Ear imagery database》。项目资助方:CONICYT FB0008。源站首次发布:2020-02-21。

【数据内容】

源站原始描述:If this database is used, the original article in which it was introduced should also be cited, not only the dataset repository. Article: Viscaino, M., Maass, J. C., Delano, P. H., Torrente, M., Stott, C., & Auat Cheein, F. (2020). Computer-aided diagnosis of external and middle ear conditions: A machine learning approach. PLOS ONE, 15(3), e0229226. DOI: Database of external and middle ear conditions: - Earwax plug - Myringosclerosis - Chronic otitis media - Normal ear Total images: 880 Validate…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 10.99 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.11886630.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Artificial intelligence not elsewhere classified。主题标签:middle ear disease、external ear disease。

【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://figshare.com/articles/dataset/Ear_imagery_database/11886630

使用许可:CC0(https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)。

规范引用:Viscaino, Michelle; Cheein, Fernando Auat (2020). Ear imagery database. figshare. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2026-03-17,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Datos.rar" "https://ndownloader.figshare.com/files/21793293"

文件清单

  • Datos.rar(10.99 MB)

文件总体积 10.99 MB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

If this database is used, the original article in which it was introduced should also be cited, not only the dataset repository.
Article: Viscaino, M., Maass, J. C., Delano, P. H., Torrente, M., Stott, C., & Auat Cheein, F. (2020). Computer-aided diagnosis of external and middle ear conditions: A machine learning approach. PLOS ONE, 15(3), e0229226. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229226

Database of external and middle ear conditions:

  • Earwax plug
  • Myringosclerosis
  • Chronic otitis media
  • Normal ear
    Total images: 880
    Validated by ENT specialist

许可

CC0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.11886630.v1(source: https://figshare.com/articles/dataset/Ear_imagery_database/11886630)。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案