m2caiseg
m2caiSeg数据集专为手术过程中内窥镜图像的分割（Segmentation）而设计。该数据集源自MICCAI 2016 Surgical Tool Detection数据集的视频1和视频2，从中采样了总计307张图像并进行更精细的像素级标注。官方数据集划分为245张训练图像和62张测试图像。数据集中的图像涵盖多种类别和子类别，包括肝脏（liver）、胆囊（gallbladder）、顶部壁（top wall）、肠道（intestines）等器官；夹子（clips）、双极电凝器（bipolar）、钩子（hooks）、剪刀（scissors）、修剪器（trimmers）等手术器械；以及胆汁（bile）和血液（blood）等体液。此外还有两个特殊类别标签unknown和black，用于处理某些图像中被特定工具遮挡的区域。
内窥镜可视化图片
可视化图片 1
可视化图片 2
数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | endoscopy |
| 任务类型 | segmentation |
| 解剖结构 | 腹腔（abdominal cavity） |
| 解剖区域 | 腹腔（abdominal cavity） |
| 类别数 | 19 |
| 数据量 | 307 |
| 文件格式 | jpg, png |
文件结构
m2caiSeg dataset/
├── test
│ ├── images
│ │ ├── 0.jpg
│ │ ├── 475.jpg
│ │ └── ...
│ └── groundtruth
│ ├── 0_gt.png
│ ├── 475_gt.png
│ └── ...
└── train
├── images
│ ├── 00.jpg
│ ├── 225.jpg
│ └── ...
└── groundtruth
├── 00_gt.png
├── 225_gt.png
└── ...图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | - |
596x334 |
| 中位值 | - |
659x369 |
| 最大值 | - |
774x434 |
引用
@article{maqbool2020m2caiseg,
title={m2caiSeg: Semantic Segmentation of Laparoscopic Images using Convolutional Neural Networks},
author={Maqbool, Salman and Riaz, Aqsa and Sajid, Hasan and Hasan, Osman},
journal={arXiv preprint arXiv:2008.10134},
year={2020}
}