扩展和增强的COVID-19胸部X光和CT图像数据集

Name: 扩展和增强的COVID-19胸部X光和CT图像数据集
Creator: lido1500

包含非COVID和COVID病例的胸部X光和CT图像，经增强后约17100张，用于COVID-19检测研究。

lido1500

GitHub

2020-08-19 更新

医学影像COVID-19医学影像

基本信息

模态

医学影像

创建/更新时间

2020-08-19

资源简介

该数据集包含非COVID和COVID病例的胸部X射线和CT图像，通过增强技术扩充至约17100张图像，分为X射线和CT两个主要文件夹，X射线包含5500张非COVID和4044张COVID图像，CT包含2628张非COVID和5427张COVID图像。

原始链接

https://github.com/lido1500/Extensive-and-Augmented-COVID-19-X-Ray-and-CT-Chest-Images-Dataset-

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/lido1500/Extensive-and-Augmented-COVID-19-X-Ray-and-CT-Chest-Images-Dataset-.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/lido1500/Extensive-and-Augmented-COVID-19-X-Ray-and-CT-Chest-Images-Dataset-/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Extensive-and-Augmented-COVID-19-X-Ray-and-CT-Chest-Images-Dataset-

You can download this dataset from the following link
https://data.mendeley.com/datasets/8h65ywd2jr/2
This COVID-19 dataset consists of Non-COVID and COVID cases of both X-ray and CT images. The associated dataset is augmented with different augmentation techniques to generate about 17100 X-ray and CT images. The dataset contains two main folders, one for the X-ray images, which includes two separate sub-folders of 5500 Non-COVID images and 4044 COVID images. The other folder contains the CT images. It includes two separate sub-folders of 2628 Non-COVID images and 5427 COVID images.
Cite it in your research work: El-Shafai, Walid; E. Abd El-Samie, Fathi (2020), “Extensive and Augmented COVID-19 X-Ray and CT Chest Images Dataset”, Mendeley Data, v2
For any questions, do not hesitate to contact me.
Regards
Walid El-Shafai
eng.waled.elshafai@gmail.com

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