LIMUC
LIMUC 数据集是一个由马尔马拉大学医学院胃肠病学部门开发的溃疡性结肠炎的数据集。该数据集包含来自 564 名患者在 2011 年 12 月至 2019 年 7 月期间进行的 1043 次结肠镜检查的 11276 张图像。所有图像均由两位经验丰富的胃肠病专家根据梅奥内窥镜评分（MES）进行分类，分歧图像则由第三位专家进行独立评估。 LIMUC 数据集的临床意义在于提供了一个大规模、专家级标注的数据集，用于开发和验证用于溃疡性结肠炎评估的计算机辅助诊断系统。通过深度学习和其他先进的图像处理技术，该数据集有助于减少内窥镜评估中的主观性和观察者间变异性，从而提高临床决策的准确性和可靠性。
内窥镜可视化图片
可视化图片 1
数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | endoscopy |
| 任务类型 | detection |
| 解剖结构 | colon |
| 解剖区域 | 结肠 |
| 类别数 | 4 |
| 数据量 | 11276 |
| 文件格式 | bmp |
文件结构
patient_based_classified_images.zip和test_set.zip的文件结构如下
Dataset
│
├── train_and_validation_sets
│ ├── Mayo 0
│ │ ├── UC_patient_100_15.bmp
│ │ ├── UC_patient_100_17.bmp
│ │ ├── ...
│ ├── Mayo 1
│ │ ├── ...
│ ├── ...
patient_based_classified_images.zip数据结构如下：
Dataset
│
├── patient_based_classified_images
│ ├── 10
│ │ ├── Mayo 0
│ │ │ │ ├── UC_patient_10_2.bmp
│ │ │ │ ├── ...
│ │ ├── Mayo 1
│ │ │ │ ├── UC_patient_10_16.bmp
│ │ │ │ ├── ...
│ │ ├── ...
│ ├── 100
│ │ ├── Mayo 0
│ │ │ │ ├── UC_patient_100_15.bmp
│ │ │ │ ├── ...
│ │ ├── Mayo 1
│ │ │ │ ├── UC_patient_100_1.bmp
│ │ │ │ ├── ...
│ │ ├── ...
│ ├── ...图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | - |
352 x 288 |
| 中位值 | - |
352 x 288 |
| 最大值 | - |
352 x 288 |
引用
@article{polat2022improving,
title={Improving the computer-aided estimation of ulcerative colitis severity according to mayo endoscopic score by using regression-based deep learning},
author={Polat, Gorkem and Kani, Haluk Tarik and Ergenc, Ilkay and Ozen Alahdab, Yesim and Temizel, Alptekin and Atug, Ozlen},
journal={Inflammatory Bowel Diseases},
pages={izac226},
year={2022},
publisher={Oxford University Press US}
}