COVID-19超级像素数据集

Name: COVID-19超级像素数据集
Creator: EvertonTetila

COVID-19 CT超级像素图像数据集，含20,000个标注样本，用于肺部感染分类。

EvertonTetila

GitHub

2020-09-10 更新

医学影像COVID-19图像分类

基本信息

模态

医学影像

创建/更新时间

2020-09-10

资源简介

该数据集由SARS-CoV-2（COVID-19）感染阳性CT扫描生成的超级像素图像组成，包含20,000个超级像素，分为COVID类（具有肺部感染特征）和非COVID类（肺部其他区域）两类，每类各10,000个，所有超级像素均由资深放射科医生标记。

原始链接

https://github.com/EvertonTetila/COVID20K2C-Superpixels-Dataset

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下载信息

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/EvertonTetila/COVID20K2C-Superpixels-Dataset.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/EvertonTetila/COVID20K2C-Superpixels-Dataset/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Dataset download

Link: http://evertontetila.ws.ufgd.edu.br/Datasets/COVID20K2C-Superpixels-Dataset.zip

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