EndoSLAM
EndoSLAM数据集是内窥镜同步定位与建图（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）研究领域的综合性数据集，涵盖3D点云数据、胶囊和标准内窥镜视频记录，以及用于（配准、检测）六个猪器官的合成数据。该数据集使用Panda机械臂、两台商用胶囊内窥镜、两台具有不同相机特性的传统内窥镜和两台高精度3D扫描仪，从八个猪胃肠道（GI，Gastrointestinal）器官采集而来。共提供35个子数据集，包含离体器官的6D姿态真值：18个结肠、12个胃和5个小肠子数据集，其中四个包含由胃肠病学专家创建的息肉样突起。此外，为促进仿真到现实的迁移学习算法研究，还包括模拟胃、结肠和小肠的带有深度和姿态标注的合成胶囊内窥镜帧。EndoSLAM数据集的发布为深入研究内窥镜图像的精确配准和病灶检测提供了丰富的实验数据，对推进临床诊疗技术具有重要意义。
内窥镜可视化图片
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数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | endoscopy |
| 任务类型 | reconstruction |
| 解剖结构 | 胃肠道 |
| 解剖区域 | 结肠、胃、小肠 |
| 数据量 | 64577 |
| 文件格式 | png |
图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | - |
256 x 256 |
| 中位值 | - |
640 x 480 |
| 最大值 | - |
1350 x 1080 |
引用
@misc{ozyoruk2020endoslam,
title={EndoSLAM Dataset and An Unsupervised Monocular Visual Odometry and Depth Estimation Approach for Endoscopic Videos: Endo-SfMLearner},
author={Kutsev Bengisu Ozyoruk and Guliz Irem Gokceler and Gulfize Coskun and Kagan Incetan and Yasin Almalioglu and Faisal Mahmood and Eva Curto and Luis Perdigoto and Marina Oliveira and Hasan Sahin and Helder Araujo and Henrique Alexandrino and Nicholas J. Durr and Hunter B. Gilbert and Mehmet Turan},
year={2020},
eprint={2006.16670},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}