数据集介绍

当前医疗行业在手术过程中，医护人员的手势识别对手术安全和效率至关重要。然而，现有的手势识别系统往往缺乏针对特定医疗场景的训练数据，导致识别精度低。该数据集旨在提供丰富的医护人员穿刺手势样本，以解决手势识别在复杂环境中的准确性问题。数据集包含2500张标注图像，涵盖多种穿刺手势，支持多种深度学习模型的训练和评估。数据采集采用专业医疗设备在真实医疗环境中进行，确保数据的真实性和多样性。质量控制措施包括多轮标注和专家审核，确保标注的一致性和准确性。数据以JPG格式存储，标注信息以JSON格式组织，便于后续分析和使用。