摘要：该内镜胃肠道息肉图像数据集包含1,196张内窥镜图像，合并自两个数据源：Kvasir-SEG数据集（1,000张，包含多种息肉类型）和Kvasir-Sessile数据集（196张，专注于无蒂扁平息肉）。
数据集概述
该内镜胃肠道息肉图像数据集包含1,196张内窥镜图像，合并自两个数据源：Kvasir-SEG数据集（1,000张，包含多种息肉类型）和Kvasir-Sessile数据集（196张，专注于无蒂扁平息肉）。所有图像配备像素级分割掩码，Kvasir-SEG还提供JSON格式的边界框标注。数据集按70%训练集（837张）、15%验证集（179张）、15%测试集（180张）划分，支持二元分类任务（息肉vs无息肉）。
数据结构与关键特征
数据集包含原始内窥镜图像（images/）、像素级分割掩码（masks/）和边界框标注文件（kavsir_bboxes.json）。图像分辨率可变（常用528×622至1070×1348像素，训练标准化为512×512），文件大小约25KB至200KB。元数据CSV文件（dataset_details.csv）记录数据集来源、文件路径、图像尺寸、文件大小、边界框数量和坐标等信息。大多数图像包含1个息肉，部分包含多个息肉（2-11个边界框），边界框格式为[xmin, ymin, xmax, ymax]。
应用价值与研究方向
该数据集可用于胃肠道息肉自动检测、医学图像分割、计算机辅助诊断等研究。研究方向包括深度学习息肉检测（YOLO系列）、语义分割模型（U-Net及变体）、实例分割、多任务学习（同时检测和分割）、小目标检测优化、无蒂息肉识别、临床决策支持系统开发等，对结直肠癌早期筛查、提高内镜检查准确率、降低漏检率、辅助消化内科医生诊断、推动医疗AI在胃肠病学中的应用具有重要临床价值。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-352
文件大小：56M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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