Fenghaogong / Endoscopic-Datasets

汇总一下网络上公开的内窥镜数据集，包括但不限于肠镜、胃镜、腹腔镜、胶囊内镜等数据集。

Endoscopic-Datasets

汇总一下网络上公开的内窥镜数据集，包括但不限于肠镜、胃镜、腹腔镜、胶囊内镜等数据集。（更新中）

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数据集描述格式：

X. 名称

• 部位：
• 发布时间：
• 关键词：
• 内容：
• 对应论文：
• 备注：
• 示例图像:

1. The Kvasir Dataset

• 部位： 胃肠道

• 发布时间： 2017年

• 关键词： 解剖标志(anatomical landmarks)，病理发现(phatological findings)，内镜检查程序(endoscopic procedures)，息肉。

• 内容： 分为Kvasir Dataset v1、Kvasir Dataset v2两个版本，两个版本均包含8个类别。其中，解剖标志三类：Z线，幽门，盲肠；病理结果三类：食管炎，息肉，溃疡性结肠炎；内镜检查程序两类："dyed and lifted polyp"，"dyed resection margins"。版本1共包含4000张图像，每类400张。版本2共包含8000张图像，每类800张。分辨率从720x576到1920x1072不等。

• 对应论文： Pogorelov, K., et al. (2017). Kvasir: A multi-class image dataset for computer aided gastrointestinal disease detection. Proceedings of the 8th ACM on Multimedia Systems Conference.

• 备注： 部分图像左下角显示奥林巴斯电磁定位系统ScopeGuide的绿色框。

• 示例图像：

2. The Kvasir-SEG Dataset

• 部位： 胃肠道

• 发布时间： 2019年

• 关键词： 息肉，分割，pixel-wise mask，bounding box。

• 内容： 在The Kvasir Dataset基础上添加了segmentation masks。包含来自Kvasir Dataset v2的1000张息肉图像和对应的分割ground truth（pixel-wise mask和bounding box），分辨率从332x487到1920x1072不等。

• 对应论文： Jha, D., et al. (2020). Kvasir-seg: A segmented polyp dataset. International Conference on Multimedia Modeling, Springer.

• 备注： 数据集用黑色框代替奥林巴斯电磁定位系统ScopeGuide的绿色框，不过仍有几张图像还存在绿色框，需要预处理一下。

• 示例图像:

3. The Hyper-Kvasir Dataset

• 部位： 胃肠道
• 发布时间： 2019年
• 关键词： 解剖标志(anatomical landmarks)，病理发现(phatological findings)，内镜检查程序(endoscopic procedures)，息肉，分割，标注视频。
• 内容： 号称最大的胃肠数据集，大小有58.6G，包含110079张图像和374个视频。数据集分为四大类：
  • 第一类是标注图像，包含10662张图像，相当于The Kvasir Dataset的扩充。类别包含解剖标志(anatomical landmarks)、病理发现(phatological findings)、正常发现(normal findings)，其中解剖标志又分为上消化道（Z线，反转视角下的胃，幽门）、下消化道（回肠，盲肠，反转视角下的直肠），病理发现包括上消化道病理发现（反流性食管炎，巴雷特食管，）、下消化道病理发现（溃疡性结肠炎，息肉，痔疮），正常发现包括波士顿肠道准备评分、粪便、内镜检查程序（"dyed and lifted polyp"，"dyed resection margins"）。
  • 第二类是分割图像，与The Kvasir-SEG Dataset相同。
  • 第三类是未标注图像，包含99417张图像。
  • 第四类是标注视频，包含374个视频，每个视频有对应的finding标签，如息肉、出血、肿瘤等。
• 对应论文： Hyper-Kvasir: A Comprehensive Multi-Class Image and Video Dataset for Gastrointestinal Endoscopy
• 备注： 该数据集是kvasir系列的汇总。
• 示例图像:

4. Stereo Correspondence And Reconstruction of Endoscopic Data (SCARED)

• 部位： 猪的腹部
• 发布时间： 2019
• 关键词： 结构光、深度图、达芬奇、双目立体匹配
• 内容： 双目图像数据集，内含 7 个训练数据集、2 个测试数据集。每个数据集包含 4 到 5 个关键帧，通过结构光采集关键帧对应的深度信息。通过达芬奇机器人动力学信息获取关键帧间的深度信息
• 对应论文： Allan M, Mcleod J, Wang C, et al. Stereo correspondence and reconstruction of endoscopic data challenge[J]. arXiv preprint arXiv:2101.01133, 2021.
• 备注：
  • dataset 4 和 dataset 5 有较大的 calibration error，所以很多论文中不使用 dataset 4 和 dataset 5 进行训练。
  • 由于关键帧之间的深度信息通过动力学信息插值而来，STTR 只用关键帧进行评估。
• 示例图像: