内窥镜逆行胰胆管造影（ERCP）图像数据集
该数据集是一个包含来自1602名患者的近4万张内窥镜逆行胰胆管造影（ERCP）医学图像的数据集，其中超过5500张图像带有胆道结石、胆漏、良恶性狭窄等病理标注。该图像模态数据集主要用于医学影像分析、人工智能辅助的胆胰疾病自动诊断与分类研究，以及推动计算机视觉技术在胃肠内镜领域的应用。
基本信息
资源简介
内窥镜逆行胰胆管造影（ERCP）图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MIQR-CC Dataset》。项目资助方：This work has been supported by FCT - Fundação para a Ciência e Tecnologia within the R&D Unit Project Scope UID/00319/Centro ALGORITMI (ALGORITMI/UM) https://doi.org/10.54499/UID/00319/2025 and project MIQR-CC with reference 2024.07644 IACDC.。源站首次发布：2026-04-04。
【数据内容】
源站原始描述：Description Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography (ERCP) is a key procedure for diagnosing and treating biliary and pancreatic diseases. Artificial intelligence methods have shown promise in automating ERCP image interpretation; however, publicly available ERCP datasets remain scarce. This collection aims to address this limitation by providing a large, curated, and clinically annotated ERCP fluoroscopy image dataset to support research in automatic image analysis and diagnosis. Dataset…
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 8.62 GB。3_image24_normal.png：image/png，262.65 KB。5_image37_malignant_stricture.png：image/png，309.99 KB。27_image196_lithiasis.png：image/png，276.80 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.31079236.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Biomedical imaging、Radiology and organ imaging、Gastroenterology and hepatology。主题标签：ERCP、Endoscopic retrograde choangiopancreatography、biliary leakage、lithiasis、strictures、Fluoroscopy Imaging、Cholangiography、Medical imaging、Classification。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biomedical imaging、Radiology and organ imaging、Gastroenterology and hepatology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/MIQR-CC_Dataset/31079236
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Andrade, Alda; Martins, Mónica; Ferreira, André; Araújo, Tarcísio; Lopes, Luís; Alves, Victor (2026). MIQR-CC Dataset. figshare. Dataset
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31079236
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是由葡萄牙圣卢西亚医院、米尼奥大学等机构联合创建的公开内窥镜逆行胰胆管造影（ERCP）图像集合，旨在填补该领域公共数据集的空白。数据集包含来自1602名患者的19018张原始图像和19317张经过处理的图像，其中5519张图像带有专业标注，涵盖胆道结石、胆漏、良性狭窄、恶性狭窄等临床相关病理类别。数据通过标准化的多阶段Python流程进行了组织、提取、分割和匿名化处理。该数据集主要应用于医学影像分析、人工智能辅助的ERCP自动分析、胆胰系统疾病（特别是胆管梗阻相关疾病）的计算机辅助诊断，以及医学教育和计算机视觉研究，旨在推动人工智能技术在胃肠病学及内镜领域的应用与发展。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
