肺部超声成像数据集
肺部超声图像中B线伪影的检测与定位数据集。
基本信息
模态
医学影像
大小
0.05 GB
创建/更新时间
2025-05-30
资源简介
该数据集用于肺部超声图像中B线伪影的精准检测与定位，属于医学影像分析任务，旨在辅助诊断肺部疾病。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("orvile/lung-ultrasound-imaging-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d orvile/lung-ultrasound-imaging-dataset
unzip lung-ultrasound-imaging-dataset.zip -d lung-ultrasound-imaging-dataset/
数据集大小约 0.05 GB。
数据说明
该数据集用于肺部超声图像中B线伪影的精准检测与定位，属于医学影像分析任务，旨在辅助诊断肺部疾病。
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
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