子宫内膜异位症数据集描述

Name: 子宫内膜异位症数据集描述
Creator: 千方医数集科研发现管道
License: CC BY 4.0

该数据集基于 GLENDA v1.5 版本，包含多区域病理性和非病理性子宫内膜异位症的腹腔镜图像，涉及腹膜、卵巢、深部浸润型子宫内膜异位症及子宫等部位

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2022-02-07 更新

图像分类Endometriosis affected regionPeritoneumOvaryDeep Infiltrating EndometriosisuterusComputer VisionApplied Computer Science

图像Endometriosis Dataset Description

基本信息

模态

图像

大小

0.00001578 GB

任务类型

分类

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2022-02-07

版本

资源简介

子宫内膜异位症数据集描述

Endometriosis Dataset Description

该数据集基于 GLENDA v1.5 版本，包含多区域病理性和非病理性子宫内膜异位症的腹腔镜图像，涉及腹膜、卵巢、深部浸润型子宫内膜异位症及子宫等部位。数据以单一描述文档形式提供，适用于计算机视觉与应用计算机科学领域的相关研究，可用于图像分类、目标检测等任务的方法验证与算法开发（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

源站首次发布：2022-02-07。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：执行时使用了 GLENDA v1.5 数据集，该数据集包含多个区域病理性和非病理性子宫内膜异位症的腹腔镜图像。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 15.78 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.19130054.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Computer vision、Applied computing not elsewhere classified。主题标签：Endometriosis affected region、Peritoneum、Ovary、Deep Infiltrating Endometriosis、uterus、Computer Vision、Applied Computer Science。本站分类：泌尿生殖系统疾病/其他。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Computer vision、Applied computing not elsewhere classified。

【获取与许可】

源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Endometriosis_Dataset_Description/19130054

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：S, Visalaxi; T, Sudalaimuthu (2022). Endometriosis Dataset Description. figshare. Dataset

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Endometriosis_Dataset_Description/19130054

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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（Figshare）

源站标题：Endometriosis Dataset Description
DOI：10.6084/m9.figshare.19130054.v1
发布日期：2022-02-07
文件数：1 个
文件总体积：15.78 KB
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Endometriosis_Dataset_Description/19130054

命令行下载

curl -L -o "Dataset Description.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/33986579"

文件清单

Dataset Description.docx（15.78 KB）

文件总体积 15.78 KB（源站 API 实测）。

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