BIMCV COVID-19+：COVID-19 患者胸部 RX 与 CT 图像的大型标注数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.21227/w3aw-rv39

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

BIMCV-COVID19+数据集是一个大型数据集，包含COVID-19患者胸部X射线图像CXR（CR、DX）和计算机断层扫描（CT）影像，以及他们的影像学发现、病理、聚合酶链反应（PCR）、免疫球蛋白G（IgG）和免疫球蛋白M（IgM）诊断抗体检测和来自瓦伦西亚地区医学影像库（BIMCV）的医学影像数据库的影像报告。这些发现映射到标准统一医学语言系统（UMLS）术语上，涵盖了广泛的胸部实体，与之前数据集中标注的实体数量相比要丰富得多。图像以高分辨率存储，实体以医学影像数据结构（MIDS）格式通过解剖标签定位。此外，23幅图像由专家放射科医生团队标注，包括影像学发现的语义分割。而且，提供了广泛的信息，包括患者的人口统计信息、成像研究的投影类型和采集参数等。该数据库的这些迭代包括7377例CR、9463例DX和6687例CT研究。

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。