POCUS
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。
基本信息
资源简介
POCUS
【数据集背景】
本数据集源站标题为《jannisborn/covid19_ultrasound》。源站首次发布：2020-03-28。
【数据内容】
源站原始描述：Open source lung ultrasound (LUS) data collection initiative for COVID-19. # **Automatic Detection of COVID-19 from Ultrasound Data** ## Summary This repo contains the code for the paper `Accelerating Detection of Lung Pathologies with Explainable Ultrasound Image Analysis`. ### News 2025: We released COVID-BLUES, a new dataset of 371 videos from 63 patients collected in a **prospective** clinical study. The paper has been published in Wiedemann et al. (2025), *IEEE Journal of Biomedical and Hea…
【主题与分类】
主题标签：computer-vision、covid-19、covid19-dataset、deep-learning、lung-ultrasound、machine-learning、pocus、ultrasound。
【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/jannisborn/covid19_ultrasound
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-04-18，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/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
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。
