BKAI-IGH NeoPolyp-Small 息肉分割图像数据集下载 | 1200张带标注医学影像 | 肿瘤/非肿瘤语义分割

BKAI-IGH NeoPolyp-Small 是面向计算机辅助诊断（CAD）与深度学习语义分割研究的专业医学图像数据集。该数据集由 BioKinesiology Association of Ireland（BKAI）与 Institute of Gastroenterology and Hepatology（IGH）联合发布，属于 NeoPolyp 息肉分割数据集系列。

数据集核心信息

图像总量：1,200 张高清内窥镜图像，含 1,000 张白光成像（WLI）与 200 张 FICE 增强图像

标注质量：全部图像配备像素级细粒度分割掩码（pixel-level fine-grained segmentation masks）

类别定义：肿瘤性息肉（红色标注）与非肿瘤性息肉（绿色标注）二分类语义分割

数据划分：训练集 1,000 张，测试集 200 张，开箱即用

应用场景：息肉自动检测与分割、计算机视觉辅助胃肠镜诊断、U-Net/DeepLab/Mask R-CNN 等模型训练与评估

适用研究方向

医学图像语义分割算法开发与基准测试

深度学习在消化道内镜 AI 诊断中的迁移学习

细粒度病灶边界检测与多模态图像融合研究

基于 WLI/FICE 双模态的息肉分类与分割对比实验