POCUS

Name: POCUS
Creator: 苏黎世联邦理工学院

包含1103张肺部超声图像，用于COVID-19、细菌性肺炎和健康对照的分类，辅助医生诊断COVID-19。

苏黎世联邦理工学院

arXiv

2021-01-24 更新

医学影像COVID-19医学影像分类

基本信息

模态

医学影像

创建/更新时间

2021-01-24

资源简介

POCUS数据集包含1103张肺部超声图像，分为COVID-19、细菌性肺炎和健康对照三类，用于通过深度学习模型辅助医生诊断COVID-19。

原始链接

https://github.com/jannisborn/covid19_pocus_ultrasound

arXiv 论文 →

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/jannisborn/covid19_pocus_ultrasound.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/jannisborn/covid19_pocus_ultrasound/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Installation

Ultrasound data

Find all details on the current state of the database in the data
folder.

Deep learning model (`pocovidnet`)

Find all details on how to reproduce our experiments and train your models on
ultrasound data in the pocovidnet folder.

Web interface (`pocovidscreen`)

Find all details on how to get started in the pocovidscreen
folder.

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