IRMV Medical Datasets Collection English Version
版本: 1.1.0
日期: 2025年9月22日
编者: Hsieh Cheng-Tai @IRMV LAB
本仓库收录并整理了适用于 内窥镜手术场景中的三维视觉任务与机器人感知任务 的公开数据集。
数据包含 内窥镜图像、视频序列、深度图、三维模型、点云、相机标定信息 等，支持以下研究方向：
- 视觉 SLAM
- 结构光/神经渲染三维重建
- 相机标定与验证
- 几何学习
- 手术导航算法评估
- 组织点追踪
- 手术器械分割
本项目旨在促进 医疗机器人 在复杂手术场景中的 自主感知、建图与定位能力 等研究。
名称: endonerf_sample_datasets
来源: https://med-air.github.io/EndoNeRF/
类型: 内窥镜图像
简介: 包含两个子集：cutting_tissues_twice 与 pulling_soft_tissues。数据以 LLFF 格式存储，适用于 NeRF 等多视角三维重建与新视角合成任务。
原格式: LLFF格式（含相机位姿与图像序列），常用于使用神经辐射场NeRF等方法的真实场景重建和新视角合成任务。
名称: Stereo Correspondence and Reconstruction of Endoscopic Data
来源: https://endovissub2019-scared.grand-challenge.org/
类型: 双目内窥镜图像
简介: 来自三只猪实验体，每个数据集包含 5 个关键帧及对应的结构光深度信息。该数据集专为双目匹配与三维重建任务设计。
原格式: TIFF 格式深度图、PNG 图像、相机参数与视频序列（需预处理）
名称: StereoMIS Data
来源: https://zenodo.org/records/7727692
类型: 双目内窥镜视频序列
简介: 由达芬奇 Xi 手术机器人采集，包括 11 段体内手术序列（呼吸、器械操作、组织变形等）。与 SCARED 数据集同一研究团队发布，适合 SLAM 与动态场景建模任务。
原格式: PNG 图像序列、Masks、相机参数与视频流
名称: Colonoscopy 3D Video Dataset (C3VD)
来源: https://durrlab.github.io/C3VD/
类型: 结直肠内窥镜视频与 CT 数据
简介: 首个公开的结直肠内窥镜视频与三维模型配准数据集，包含 临床结直肠镜视频 与 CT 扫描，并提供对应的 3D 网格模型（PLY）。适用于配准、重建与定位研究。
原格式: 视频（MP4）、CT（DICOM）、3D 网格（PLY）、标注与配准信息
名称: SUPER Framework
来源: https://sites.google.com/ucsd.edu/super-framework
类型: 内窥镜视频、组织点追踪与手术器械分割标注
简介: SUPER 提供一个小规模的手术场景数据集，包含 58 帧组织图像，每帧约 20 个组织特征点（landmarks），以及相应的 手术器械分割标注。该数据集可用于 组织点追踪（Tissue Landmark Tracking） 和 手术器械分割（Instrument Segmentation） 任务，支持视觉 SLAM、手术场景理解和器械检测研究。
原格式: 图像帧（PNG/JPEG）、组织点标注（JSON/CSV）、器械分割掩码（PNG）
名称: STIR (Surgical Tattoos InfraRed)
来源: https://ieee-dataport.org/open-access/stir-surgical-tattoos-infrared
类型: 红外荧光组织标注与视频数据
简介: STIR 使用吲哚菁绿 (ICG) 荧光染料在体内或体外组织上进行标记，通过红外成像获取组织的“真值”。不同于单点标注，STIR 提供的是 小区域标记，可用于 组织区域检测、追踪、手术导航和配准 等任务，是目前少见的 红外荧光标记真值数据集。
原格式: 红外视频序列（AVI/MP4）、区域标注掩码（PNG/TIFF）、元数据说明文件
名称: SurgT
来源: https://surgt.grand-challenge.org/
类型: 双目内窥镜视频、组织点追踪标注
简介: SurgT 是一个专为 组织追踪（Tissue Tracking） 设计的数据集，基于 双目内窥镜视频，共包含 25000+ 帧。每帧提供 一个组织标注点，可用于组织运动估计、双目图像处理与术中导航研究。
原格式: 双目内窥镜视频序列（AVI/MP4）、单点标注文件（CSV/JSON）
名称: SurgicalMotion
来源: https://github.com/zhanbh1019/SurgicalMotion
类型: 内窥镜视频、组织点追踪标注
简介: SurgicalMotion 由 20 个视频组成，每个视频约 60 帧，每帧包含 25 个组织特征点（landmarks）。相比 SurgT 的单点标注，SurgicalMotion 提供更丰富的 多点组织追踪标注，适用于组织运动建模、场景几何理解与医疗机器人视觉感知研究。
原格式: 视频序列（MP4）、多点标注文件（CSV/JSON）
各数据集均遵循其官方发布的使用协议，请参考对应的说明文档。
- 实验室团队: IRMV, SIRIUS
- 电子邮件: hsiehtpe_sjtu@sjtu.edu.cn (Hsieh Cheng-Tai)
- 数据申请与下载: 详见各数据集文档说明
- 2025-05-16 文档创立
- 2025-05-19 更新 EndoNeRF
- 2025-05-20 更新 SCARED2019
- 2025-05-25 更新 StereoMIS
- 2025-07-15 发布 GitHub 页面 v1.0
- 2025-07-22 小型更新 v1.0.1
- 2025-09-22
- v1.1.0 优化github页面；增加c3vd数据集页面说明；增加视觉点追踪数据集描述；英文版本的更新。
-
数据提交:
如需贡献新数据集，请发送邮件并附带数据说明文档（推荐使用模板 template4dataset.md）。 -
问题反馈:
如有疑问或改进建议，请通过邮件联系。 -
推荐参考项目:
Awesome-Medical-Dataset -
贡献者清单:
感谢以下贡献者对本项目的支持与付出（按贡献时间排序）：- Hsieh Cheng-Tai hsiehtpe_sjtu@sjtu.edu.cn
- Zhan Bohan zhanbh2000@sjtu.edu.cn
欢迎更多贡献者加入！
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