基于注意力机制的高频超声皮肤层分割数据集 - exper masks
该数据集包含使用 DermaScan C 设备（Cortex Technology）20 MHz 探头采集的高频超声（HFUS）图像，分辨率为 224 × 224 像素，来自诊断为特应性皮炎（AD）的患者
基本信息
资源简介
基于注意力机制的高频超声皮肤层分割数据集 - exper masks
该数据集名为“Segmentation of skin layers on HFUS images using the attention mechanism - exper masks”，属于皮肤疾病/其他类别，来源于doi.org，由Mendeley Data发布，发布时间为2025年。数据集包含使用DermaScan C设备（Cortex Technology）20 MHz探头采集的高频超声（HFUS）图像，每张图像分辨率为224 × 224像素，采集自诊断为特应性皮炎（AD）的患者。数据集提供原始图像以及多种皮肤层分割掩膜，包括entry echo层掩膜、SLEB掩膜和真皮掩膜，旨在支持皮肤层自动分割相关研究。该数据集与一篇发表于Computer Methods and Programs in Biomedicine的论文相关联，作者包括Czajkowska, Joanna、Slian, Anna、Polańska, Adriana和Dańczak-Pazdrowska, Aleksandra。
【数据集背景】
该数据集与一篇学术论文直接关联，论文题为“Segmentation of skin layers on HFUS images using the attention mechanism”，发表于Computer Methods and Programs in Biomedicine，第263卷，页码1–11，2025年，DOI为10.1016/j.cmpb.2025.108668。论文作者为A. Slian、K. Korecka、A. Polanska和J. Czajkowska。数据集本身由Mendeley Data发布，主题标签包括Biomedical Engineering和FOS: Medical engineering。该数据集旨在为高频超声图像中皮肤层分割任务提供带有专家标注掩膜的数据资源，特别是针对特应性皮炎患者的皮肤结构分析。
【数据内容】
数据集包含以下组成部分：1. 原始图像——输入的HFUS图像，分辨率为224 × 224像素；2. Entry echo层掩膜——entry echo层的分割掩膜，分辨率为224 × 224像素；3. SLEB掩膜——subepidermal low echogenic band（SLEB）的分割掩膜，如果存在的话，分辨率为224 × 224像素；4. 真皮掩膜——真皮的分割掩膜。所有图像和掩膜均为224 × 224像素。数据集中的图像采集自诊断为特应性皮炎（AD）的患者。源站未提供数据集的总样本量、患者数量、图像总数或各类掩膜的具体数量。
【采集与来源】
图像使用DermaScan C设备（Cortex Technology）采集，配备20 MHz探头。该设备用于获取高频超声（HFUS）图像。图像来源于诊断为特应性皮炎（AD）的患者。数据集由Mendeley Data发布，来源站为doi.org。作者包括Czajkowska, Joanna、Slian, Anna、Polańska, Adriana和Dańczak-Pazdrowska, Aleksandra。发布时间为2025年。源站未提供采集地点、采集时间范围、患者 demographics、伦理审批信息或数据收集的具体流程。
【适用场景】
该数据集适用于高频超声图像中皮肤层分割的研究与开发，特别是针对entry echo层、SLEB和真皮层的自动分割任务。由于图像采集自特应性皮炎患者，该数据集可用于研究与AD相关的皮肤结构变化，例如SLEB的存在与分割。数据集还可用于评估基于注意力机制的分割算法或其他图像分割方法在HFUS图像上的性能。主题标签Biomedical Engineering和FOS: Medical engineering表明其适用于生物医学工程和医学工程领域。源站未提供其他具体应用场景或任务类型的说明。
【使用方法】
源站未提供数据集的加载方式、文件格式、目录结构、预处理步骤、训练/验证/测试划分或评估指标。用户需参考关联论文“Segmentation of skin layers on HFUS images using the attention mechanism”以获取可能的使用方法。数据集包含原始图像和对应的分割掩膜，可用于监督学习任务，其中原始图像作为输入，掩膜作为标签。源站未提供使用代码、工具或API。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、标注一致性、图像质量、患者多样性、设备校准或潜在偏差的信息。数据集仅包含特应性皮炎患者的图像，可能不适用于其他皮肤疾病或健康人群。SLEB掩膜仅在SLEB存在时提供，因此并非所有图像都包含该掩膜。图像分辨率为224 × 224像素，可能限制对更精细结构的分析。源站未提供任何质量评估指标或限制说明。
【引用与许可】
数据集关联的论文为：A. Slian, K. Korecka, A. Polanska, and J. Czajkowska, “Segmentation of skin layers on HFUS images using the attention mechanism,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 263, pp. 1–11, 2025, doi: 10.1016/j.cmpb.2025.108668。数据集由Mendeley Data发布。源站未提供具体的许可条款、使用限制或引用格式要求。用户应参考源站和关联论文以获取准确的引用和许可信息。
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
源站：https://doi.org/10.17632/68y7cppct8.1
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 9.2 MB。
数据说明
该数据库与以下出版物相关：A. Slian、K. Korecka、A. Polanska 和 J. Czajkowska，“Segmentation of skin layers on HFUS images using the attention mechanism”，Computer Methods and Programs in Biomedicine，第 263 卷，第 1–11 页，2025 年，doi: 10.1016/j.cmpb.2025.108668。该数据集由使用 DermaScan C 设备（Cortex Technology）配合 20 MHz 探头采集的高频超声（HFUS）图像组成。每幅图像的分辨率为 224 × 224 像素。这些图像采集自被诊断为特应性皮炎（AD）的患者。该数据集包含以下组成部分：1. 原始图像——输入的 HFUS 图像（224 × 224 px）2. 入口回声层掩膜——入口回声层的分割掩膜（224 × 224 px）3. SLEB 掩膜——表皮下低回声带（SLEB）的分割掩膜（若存在）（224 × 224 px）4. 真皮掩膜——真皮的分割掩膜（224 × 224 px）文件名编码如下：patientID_imageID.png，其中 imageID 值 1 和 2 对应不同的时间点。专家手动标注了以下皮肤层（每层覆盖图像高度的一半）：入口回声、SLEB（若存在）和真皮。
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。
