Syn3DWound数据集
Syn3DWound是一个用于3D伤口床分析的合成数据集，包含20个2D/3D高保真模拟伤口模型及标注，可用于机器学习评估和训练。
基本信息
模态
医学影像
数据量
20
创建/更新时间
2024-03-04
资源简介
Syn3DWound是一个专为3D伤口床分析设计的合成数据集，由澳大利亚联邦科学与工业研究组织数据61部创建。包含20个模型，提供2D和3D的高保真模拟伤口及其注释，用于评估和训练机器学习模型。数据集通过Blender生成，可精确控制伤口特征和位置。旨在解决现有数据集在3D伤口分析方面的不足，应用于医疗影像分析和伤口管理，特别是远程监控和自动化诊断。
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://lebrat.github.io/Syn3DWound/
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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