Result for frame-based one-class polyp detection.

Figshare2021-08-17 更新2026-04-28 收录

息肉检测

单类分类

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官方服务：

资源简介：

Result for frame-based one-class polyp detection.

基于帧的单类息肉检测结果

创建时间：

2021-08-17

Kvasir-SEG Segmented Polyp Dataset / 息肉医学影像数据集

医学影像分析

息肉检测

Kvasir-SEG dataset is an open-access dataset of gastrointestinal polyp images and corresponding segmentation masks. Kvasir-SEG是胃肠道息肉医学影像相关的开源数据集。 Website: https://datasets.simula.no/kvasir

阿里云天池2026-07-13 更新2110

KvasirCapsule-SEG (capsule endoscopy dataset)

医学图像处理

息肉检测

Video capsule endoscopy dataset for polyp segmentation

kaggle2021-05-19 更新130

The ability of two models to detect 182 polyps.

息肉检测

医学影像分析

The ability of two models to detect 182 polyps.

NIAID Data Ecosystem80

医学影像数据集|息肉检测数据集

医学影像

息肉检测

Polyp-Gen数据集是一个专注于内窥镜息肉图像生成的真实、多样化数据集，旨在提升息肉检测模型的泛化能力。数据集共包含55,883个高质量内窥镜图像帧，其中29,640个为息肉帧，26,243个为非息肉帧，所有图像均经过严格筛选，剔除模糊、反射和重影等低质量样本。其特点是图像质量高、类别分布均衡、场景多样，适用于医学图像分析中的息肉检测、分割及数据增强任务，可广泛应用于结肠镜检查辅助诊断系

库帕思2025-12-05 更新330

Endotect Polyp Segmentation Challenge Dataset

影像分割

息肉检测

一项由三项任务组成的挑战，每项任务都针对临床使用的不同要求。第一项任务涉及将来自胃肠道的图像分类为 23 个不同的类别。第二个任务侧重于通过处理每个图像所花费的时间来衡量的有效分类。最后一项任务与自动分割息肉有关。如果您使用数据集，请引用“EndoTect 2020 挑战：内窥镜分类、分割和推理时间的评估和比较”。

OpenXLab110

Result for frame-based one-class polyp detection.

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