数据集介绍

当前医疗行业在静脉采血过程中，随着患者数量的增加，静脉采血并发症的发生率逐渐上升，给临床带来了显著挑战。现有的识别技术多依赖于医生的经验，存在主观性强和效率低下的问题。因此，构建一个高质量的静脉采血并发症识别数据集，可以帮助提升自动化识别的准确性和效率。该数据集旨在通过标准化的数据采集和标注流程，解决目标检测任务中的数据不足和标注不一致问题。数据采集采用高分辨率影像设备，在真实临床环境中获取图像，确保数据的真实性。标注过程经过多轮审核和专家验证，确保标注的准确性和一致性。数据以JPG格式存储，配合JSON文件存储标注信息，便于后续的机器学习模型训练与评估。