BioHit舌图像数据集
BioHit Tongue Image Dataset 是与舌系带过短（Tongue-tie (ankyloglossia)）相关的公开数据资源，主要包含舌体图像和人工分割掩膜标注，数据模态为图像，适合用于图像分割、模型训练、基准评测或临床特征分析。
基本信息
资源简介
BioHit舌图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《BioHit Tongue Image Dataset》。源站首次发布：2025-04-02。
【数据内容】
源站原始描述：This tongue image data set contains 300 tongue images. All the images in the data set were acquired by Biohit Team image acquisition device and the image size was 576*768. Manual segmentations were used as the ground truth. Dataset Structure: - The ''''dataset'''' folder contains the original tongue images. - The ''''groundtruth'''' folder contains two subfolders: - ''''images'''': manually segmented ground truth images. - ''''mask'''': binary masks for the tongue regions. To access the original dataset, please visi…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 26.54 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、biology、computer vision、image segmentation。
【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://www.kaggle.com/datasets/thngdngvn/biohit-tongue-image-dataset
使用许可：Apache 2.0。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("thngdngvn/biohit-tongue-image-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d thngdngvn/biohit-tongue-image-dataset
unzip biohit-tongue-image-dataset.zip -d biohit-tongue-image-dataset/
数据说明
BioHit舌图像数据集包含舌体图像和人工分割掩膜标注，可用于舌系带过短相关的图像分割研究。
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。
许可
Apache-2.0
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