使用拭子样本的MiniDock MTB肺结核检测数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.11588/DATA/RPJAED

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

本数据集包含一项前瞻性、多国诊断准确性研究的参与者层面数据，该研究评估了MiniDock MTB检测法用于检测肺结核（TB）的性能。该研究于2024年9月至2025年3月期间在印度、尼日利亚、菲律宾、南非、乌干达、越南和赞比亚的门诊卫生机构开展。创建该数据集旨在支持对MiniDock MTB使用痰拭子和舌拭子样本的诊断准确性进行分析，并与标准结核病诊断检测方法（包括痰涂片显微镜检查和Xpert MTB/RIF Ultra）进行比较，以微生物学参考标准（培养）为对照。

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。