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学者网学科建设网站,宜昌网页设计,wordpress用thinkphp,网络设计与制作专业数据集概述 在消化道疾病早筛领域#xff0c;息肉的精准识别与分型#xff08;尤其是腺瘤性与增生性息肉的区分#xff09;是降低癌变风险的关键 —— 腺瘤性息肉存在明确恶变倾向#xff0c;需重点监测#xff0c;而增生性息肉多为良性#xff0c;临床处理策略差异显著…数据集概述在消化道疾病早筛领域息肉的精准识别与分型尤其是腺瘤性与增生性息肉的区分是降低癌变风险的关键 —— 腺瘤性息肉存在明确恶变倾向需重点监测而增生性息肉多为良性临床处理策略差异显著。基于此我们构建了一套高质量息肉检测标注数据集为医疗 AI 算法研发提供核心支撑。数据集核心规格高质量标注多格式兼容本数据集聚焦消化道息肉检测与分型需求在数据规模、标注精度与格式兼容性上均具备显著优势数据规模与多样性包含9248张原始临床图片均来源于真实消化道内镜检查场景覆盖不同患者年龄层、内镜设备型号及息肉生长部位如胃底、结肠、直肠等同时涵盖息肉不同大小2-20mm、形态扁平状、隆起状、带蒂状及光照环境确保数据分布贴近临床实际提升算法泛化能力。标注精度与分型能力所有图片均由 3 名资深消化科医师联合标注采用 “边界框定位 病理类型标注” 双维度标注模式精准区分腺瘤性息肉与增生性息肉两类核心目标经第三方临床验证数据集对两类息肉的综合识别率达94.8%边界框标注 IoU交并比均值超 0.89满足医疗 AI 算法训练的高精度需求。多格式兼容支持当前主流目标检测算法的标注格式无需二次转换即可直接使用 —— 包括 YOLO 系列算法专用的.txt格式、通用目标检测标准的COCO JSON格式以及传统算法常用的Pascal VOC XML格式适配 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架降低算法研发的数据集适配成本。核心使用场景覆盖医疗 AI 全链路研发数据集可深度支撑消化道息肉检测相关 AI 技术的研发、验证与落地核心应用场景包括息肉检测与分型算法训练作为基础训练数据用于开发 “实时息肉检测 自动分型”AI 模型 —— 例如在消化内镜检查中辅助医生实时识别息肉位置并快速判断其为腺瘤性高风险或增生性低风险减少漏诊、误诊尤其适用于基层医疗机构缺乏资深医师的场景。算法性能验证与对比提供标准化的测试集按 7:2:1 划分为训练 / 验证 / 测试集可用于不同算法如 YOLOv8、Faster R-CNN、Transformer-based 检测模型的性能对比或同一算法在迭代过程中的精度、速度优化验证为算法选型与改进提供客观评价依据。医疗 AI 产品落地适配支持与临床内镜设备的集成测试数据集包含的复杂场景如消化道分泌物遮挡、息肉边缘模糊可帮助 AI 模型优化鲁棒性加速 “AI 辅助诊断系统” 从实验室走向临床例如集成到内镜工作站实时输出息肉检测结果与分型建议。数据集训练指标训练图标签信息AP MP1. AP最常见为「腺瘤性息肉Adenomatous Polyp」核心含义内镜报告中若标注 “AP”90% 以上指向腺瘤性息肉这是消化道内镜尤其是肠镜、胃镜中高频出现的表述 —— 腺瘤性息肉是具有潜在恶变风险的良性病变需重点监测或干预如内镜下切除与之前提到的 “adenomatous polyp” 直接对应。场景示例肠镜报告中 “升结肠见 1 枚 AP直径 0.6cm”即 “升结肠发现 1 枚腺瘤性息肉大小 0.6 厘米”。2. MP需结合内镜类型区分核心有 2 类常见含义1消化道内镜多为「增生性息肉Hyperplastic Polyp」核心含义与 “AP” 对应“MP” 可能是 “Hyperplastic Polyp” 的简化标注部分机构习惯用 “HP”但少数场景会简写为 “MP”特指良性增生性息肉恶变风险极低常出现在胃底、结肠等部位。场景示例胃镜报告 “胃底多发 MP直径 0.2-0.3cm”即 “胃底有多个增生性息肉大小 0.2-0.3 厘米”。2支气管镜 / 喉镜可能为「中叶Middle Lobe」核心含义在呼吸道内镜检查中“MP” 可能指代肺部 “中叶”如右肺中叶 Middle Lobe用于标注病变位置而非息肉类型。场景示例支气管镜报告 “MP 开口处黏膜充血”即 “右肺中叶开口处黏膜有充血表现”。数据集拆分训练集6477图片验证集1844图片测试集927图片预处理自动定向 应用调整大小 拉伸至 640x640增强未进行任何增强。数据集图片和标注信息数据集下载地址yolo v12: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466308yolo v11:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466420yolo v9: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466315yolo v8https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466318yolo v7: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466733yolo v5: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466738coco json: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466756pascal voc xml: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466742yolo darknet: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92466746