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。
基本信息
资源简介
Surch数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《imurs34/robotic_surgery_video_dataset》。源站首次发布：2022-08-31。
【数据内容】
源站原始描述：# 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_met…
【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://github.com/imurs34/robotic_surgery_video_dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2022-12-12，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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
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。
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