Kvasir-SEG是一个开源的胃肠息肉图像和相应的分割掩码数据集,由经验丰富的胃肠病学家手工注释和验证。这项工作将对研究人员在未来重现结果和比较他们的方法有价值。通过向Kvasir数据集添加分割掩码,使多媒体和计算机视觉研究人员能够在息肉分割和结肠镜视频自动分析领域做出贡献。人体胃肠道由不同的部分组成,其中之一是大...
人类胃肠道由不同的部分组成,其中之一是大肠。几种类型的异常和疾病会影响大肠,例如结直肠癌。结直肠癌是女性中第二常见的癌症类型,男性中第三常见的癌症类型。息肉是结肠直肠癌的前兆,在 50 岁进行结肠镜检查的人群中,有近一半的人发现息肉,并且随着年龄的增长而增加。结肠镜检查是检测和评估这些息肉并随后进行活...
在医学图像分析中，像素分割是一项至关重要的任务。Kvasir-SEG是一个由经验丰富的胃肠病学家手工注释和验证的开源数据集，它为研究者在息肉分割和结肠镜视频自动分析领域提供了宝贵的资源。此数据集包含了1000个来自Kvasir dataset v2的息肉图像及其相应的分割掩码，图像分辨率范围从332x487到1920x1072像素，...
智慧医疗胃肠道息肉分割数据集labelme格式1000张1类别 数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数):1000 标注数量(json文件个数):1000 标注类别数:1 标注类别名称:["polypus"] 每个类别标注的框数: polypus count = 1064 使用标注工具:labelme=5.5.0 标注规...
博主通过搜集胃肠道息肉的相关图片,根据最前沿的YOLO11目标分割技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的胃肠道息肉智能检测分割与诊断系统,可支持图片、视频以及摄像头检测,同时可以将图片、视频以及摄像头的检测结果进行保存。本文详细的介绍了此系统的核心功能以及所使用到的技术原理与制作流程。
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Kvasir-SEG是一个开源的胃肠息肉图像和相应的分割掩码数据集,由经验丰富的胃肠病学家手工注释和验证。这项工作将对研究人员在未来重现结果和比较他们的方法有价值。通过向Kvasir数据集添加分割掩码,使多媒体和计算机视觉研究人员能够在息肉分割和结肠镜视频自动分析领域做出贡献。