Surch数据集

前列腺切除术机器人手术视频标注数据集,296个视频,3756个片段,含解剖和动作标注。

imurs34imurs34
GitHub
2022-12-12 更新
浏览 26
医学影像前列腺切除术手术视频标注

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2022-12-12

资源简介

该数据集包含296个前列腺切除术机器人手术视频,被分割成3756个片段,提供了每个片段的解剖结构标注和手术动作标注。主要用于机器人手术视频分析、手术技能评估等任务,数据模态为视频(医学影像)。

原始链接

https://github.com/imurs34/robotic_surgery_video_dataset

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/imurs34/robotic_surgery_video_dataset.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/imurs34/robotic_surgery_video_dataset/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

Surch Dataset

Overview

We introduce a labeled dataset of prostatectomy robotic surgical videos. It contains data from a total of 296 videos, which are segmented into 3756 segments. It includes the labeling results of the anatomy and surgical actions covered in each part of the videos.

Dataset

label.csv : Main dataset file. Each row represents a specific segment of the video. Each row includes video ID, start/end time of the segment (expressed in seconds), and label ID.
surgical_video_metadata.csv : Details of each video in the dataset, including ID (which is used in label.csv), title, author, length (expressed in seconds), URL, upload year and surgical approach (i.e., anterior or posterior).

Licensing

Labels are licensed under Creative Commons Attribution 4.0 License

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Citations

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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。

完整仓库:github.com/imurs34/robotic_surgery_video_dataset

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