CO2Wounds-V2
CO2Wounds-V2是包含764张RGB伤口图像的数据集，来自麻风病患者的慢性伤口，配有语义分割标注，用于分类、检测和分割任务。
基本信息
资源简介
CO2Wounds-V2
【数据集背景】
本数据集源站标题为《CO2Wounds-V2: Extended Chronic Wounds Dataset From Leprosy Patients》。源站首次发布：2024-02-08。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset comprises 607 labeled images (for training and validation) and 157 unlabeled images (for testing) of chronic wounds collected using traditional smartphone cameras by medical staff during daily sessions of wound treatment for leprosy patients in a hospital in Colombia. This dataset aims to help advance the development and evaluation of image segmentation models for chronic wounds
【数据结构与技术规格】
文件数 2743 个，合计 121.61 MB。数据集 DOI：10.17632/s2w7rjwz49.2。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/s2w7rjwz49
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://data.mendeley.com/datasets/s2w7rjwz49/2
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:
数据说明
CO2Wounds-V2数据集由阿卜杜拉国王科技大学等机构创建，专注于慢性伤口，特别是麻风病患者的伤口数据。该数据集包含764张RGB伤口图像，并配有语义分割标注，用于训练、验证和测试。图像来自哥伦比亚的Sanatorio de Contratación ESE医院，遵循严格的伦理标准。数据集主要用于医学图像处理算法，包括慢性伤口的分类、检测和分割任务，旨在改善远程医疗和伤口管理。
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。
