血管瘤超声图像分割

该数据集包含用于血管瘤区域分割的超声医学图像及其标注,数据模态为超声图像,主要用于支持计算机辅助诊断、医学图像分割算法的研究与开发,适用于深度学习模型在超声影像分析中的训练与评估。

C-RockyC-Rocky
DataFountain
2026-05-20 更新
浏览 20
血管瘤超声图像图像分割卫生保健流行病学
Hemangioma Ultrasound Image Segmentation

基本信息

创建/更新时间
2026-05-20

资源简介

血管瘤超声图像分割

【一句话概览】

血管瘤超声图像分割数据集提供血管瘤超声图像分割相关数据文件,文件名为血管瘤超声图像分割.zip,大小为38037 kb,需点击下载并完成实名认证。该数据集标签包括血管瘤、超声图像、图像分割、卫生保健、流行病学(来源 datafountain.cn)。

【数据内容】

源站原始描述:血管瘤超声图像分割 数据文件 血管瘤超声图像分割.zip 38037 kb 点击下载 实名认证

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):血管瘤超声图像分割 数据文件 血管瘤超声图像分割.zip 38037 kb 点击下载 实名认证

【主题与分类】

主题标签:血管瘤、超声图像、图像分割、卫生保健、流行病学。

【获取与许可】

源站页面:https://www.datafountain.cn/datasets/6205

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源站:https://www.datafountain.cn/datasets/6205

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    • 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

该数据集专注于血管瘤超声图像分割任务,包含用于医学影像分析的超声图像数据。数据集提供了血管瘤区域的标注信息,支持图像分割算法的开发与评估。数据来源于临床超声检查,适用于计算机辅助诊断、医学图像处理及深度学习模型训练等研究方向。

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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