KSSD2025肾结石分割数据集
包含838张带专家修订结石掩膜的轴位CT图像，适合肾结石自动分割、检测、U-Net模型训练和基准评测。
基本信息
资源简介
KSSD2025肾结石分割数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《KSSD2025 - Kidney Stone Segmentation Dataset》。源站首次发布：2025-04-14。
【数据内容】
源站原始描述：KSSD2025 – CT Kidney Stone Segmentation Dataset A High-Quality Annotated Dataset for Deep Learning-Based Kidney Stone Segmentation 📌 Overview KSSD2025 is a dataset of axial CT images with expert-annotated kidney stone segmentation masks, created to support deep learning research in medical image segmentation. It is derived from the public dataset by Islam et al. (2022), which contains CT images with different kidney conditions. KSSD2025 focuses exclusively on kidney stone cases, offering precise…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 2.09 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、biology。
【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/murillobouzon/kssd2025-kidney-stone-segmentation-dataset
使用许可：Unknown。
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("murillobouzon/kssd2025-kidney-stone-segmentation-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 murillobouzon/kssd2025-kidney-stone-segmentation-dataset
unzip kssd2025-kidney-stone-segmentation-dataset.zip -d kssd2025-kidney-stone-segmentation-dataset/
数据集大小约 0.31 GB。
数据说明
包含838张带专家修订结石掩膜的轴位CT图像，适合肾结石自动分割、检测、U-Net模型训练和基准评测。
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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