基于AI的面部葡萄酒色斑非侵入性量化评估系统数据集
基于AI的面部葡萄酒色斑量化评估系统，利用医学影像实现客观非侵入性评估，包含算法与软件模块。
基本信息
资源简介
基于AI的面部葡萄酒色斑非侵入性量化评估系统数据集
【一句话概览】
本数据为《一种用于面部鲜红斑痣的新型AI非侵入性量化评估系统》一文的补充材料。该基于AI的量化系统填补了鲜红斑痣客观评估的空白，与主观评估一致性更好，且相比色度计更便于临床医生和患者使用。数据展示了该综合系统的构建，包含三个相关模块、算法设计以及在线软件展示。共1个文件，合计5.6 MB（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Novel AI-Based Non-Invasive Quantification Evaluation System For Facial Port-Wine Stains》。源站首次发布：2024-12-19。
【数据内容】
源站原始描述：This data is the supplemental material for the article "A Novel AI-Based Non-Invasive Quantification Evaluation System For Facial Port-Wine Stains". The AI-based quantification system fills the gap in objective assessment of port-wine stains and offers better consistency with subjective assessments and is convenient to use for clinicians and patients compared to chromameter. This data shows the construction of this comprehensive system, containing the three related modules and the algorithm desi…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本数据是文章《一种新型基于AI的面部鲜红斑痣无创量化评估系统》的补充材料。该基于AI的量化系统填补了鲜红斑痣客观评估的空白，与主观评估具有更好的一致性，并且与色度计相比，对临床医生和患者而言使用更方便。本数据展示了该综合系统的构建过程，包含三个相关模块、算法设计以及在线软件的展示。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 MB。数据集 DOI：10.17632/tbcdr5m8h7.2。
【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/tbcdr5m8h7
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/tbcdr5m8h7
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。
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