Hyper-Kvasir Dataset 胃肠道图像数据集

该数据集是一个大规模的胃肠道医学图像数据集,包含超过11万张内窥镜图像和373个视频,总计超过110万帧图像与视频数据,数据模态主要为内窥镜采集的彩色图像和视频。其主要用途是支持胃肠道疾病的计算机辅助诊断、医学图像分析算法的训练与验证,以及内窥镜影像的自动化检测与分类研究。

超神经
2022-10-20 更新
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医学图像分析胃肠道疾病诊断

基本信息

创建/更新时间
2022-10-20

资源简介

Hyper-Kvasir Dataset 是目前规模最大、公开发布的胃肠道图像数据集。该数据集共收录 110,079 张图像和 373 个视频,内容涵盖胃肠道解剖标志、病理发现及正常组织表现,总计包含超过 110 万张图像和视频帧。数据通过内窥镜等医学影像设备采集,主要用于胃肠道疾病(如息肉、炎症、肿瘤等)的计算机辅助诊断、医学图像分析算法开发以及内窥镜影像的自动化识别研究。

原始链接

https://hyper.ai/cn/datasets/21557

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源站:https://hyper.ai/cn/datasets/21557

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    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope 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。

数据说明

Hyper-Kvasir Dataset 是目前规模最大、公开发布的胃肠道图像数据集。该数据集共收录 110,079 张图像和 373 个视频,内容涵盖胃肠道解剖标志、病理发现及正常组织表现,总计包含超过 110 万张图像和视频帧。数据通过内窥镜等医学影像设备采集,主要用于胃肠道疾病(如息肉、炎症、肿瘤等)的计算机辅助诊断、医学图像分析算法开发以及内窥镜影像的自动化识别研究。

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

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