疼痛检测数据集 | 2200张YOLO医疗健康数据集
适用于医疗术后监护、宠物健康预警与目标检测研究
一、数据集概述
本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为疼痛状态识别模型训练、验证与测试设计，共包含约2200张高质量标注图像。该数据集聚焦于疼痛/无痛状态的二分类判别，可广泛应用于医疗术后监护、宠物健康预警、护理辅助判断、远程康复评估等场景，适用于YOLOv5/v7/v8/v10/v11/v12等主流检测框架。
随着医疗健康领域智能化需求的不断提升，利用计算机视觉技术实现疼痛状态的自动识别已成为辅助医疗监护、提升护理质量的重要手段。本数据集针对疼痛检测场景中表情姿态多样、光照环境复杂等问题进行专项构建，可为术后监护系统与健康预警设备提供高质量数据支撑。
数据集下载
链接:https://pan.baidu.com/s/1EKCVmRy6oRgxsXjfw7ZQZw?pwd=ecn2
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二、数据集基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 数据集名称 | 疼痛检测数据集 |
| 数据规模 | 约2200张高质量标注图像 |
| 任务类型 | 目标检测（Object Detection） |
| 检测目标 | 疼痛/无痛状态 |
| 类别数量（nc） | 2类 |
| 标注方式 | Bounding Box目标框标注 |
| 数据格式 | YOLO标准格式 |
| 数据来源 | 医疗与护理场景采集 |
| 数据划分 | Train / Valid / Test |
| 适配模型 | YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12、Faster R-CNN等 |
三、数据集类别说明
本数据集为二分类目标检测数据集，共设置2个检测类别，聚焦疼痛与无痛状态的二分类判别，任务明确、标注简洁。
类别配置
nc: 2
names:
- no_pain
- pain
类别详情
| 类别ID | 类别名称 | 英文名称 | 类别说明 |
|---|---|---|---|
| 0 | 无痛 | no_pain | 目标处于正常、放松、无明显疼痛表征的状态 |
| 1 | 疼痛 | pain | 目标表现出疼痛相关特征（如面部表情紧张、身体姿态异常等） |
二分类设计使模型能够专注于疼痛/无痛状态的核心判别任务，提高检测精度与响应速度，特别适用于医疗术后监护、宠物健康预警与护理辅助等专项应用场景。
四、数据集结构说明
数据集采用标准YOLO 目录结构 组织，已按训练集、验证集、测试集进行科学划分，结构清晰，便于直接接入主流检测框架。
疼痛检测-2类/
├── train
│ ├── images
│ └── labels
├── valid
│ ├── images
│ └── labels
├── test
│ ├── images
│ └── labels
└── data.yaml
各数据集作用如下：
- train/images & labels：训练集图像与标签，用于模型参数学习与特征提取；
- valid/images & labels：验证集图像与标签，用于超参数调优、早停监控及防止过拟合；
- test/images & labels：测试集图像与标签，用于最终模型性能评估与泛化能力测试。
标注文件为同名.txt格式，每行格式为类别索引 x_center y_center width height，坐标均为归一化值，配套data.yaml已配置好类别名称与数量，可直接适配YOLO系列等目标检测框架。
五、数据集核心优势
1. 聚焦医疗健康与护理场景
本数据集以疼痛状态检测为核心任务，所有图像聚焦于医疗与护理场景下的目标状态采集，覆盖不同目标姿态、表情特征与拍摄环境。主题聚焦于健康监护与疼痛评估，类别语义清晰，更利于训练出针对疼痛状态的精准识别模型。
覆盖场景包括：
- 医疗术后监护场景
- 康复护理场景
- 宠物健康监测场景
- 不同年龄段目标
- 不同疼痛程度与表现形态
能够有效提升模型的实际部署效果。
2. 典型二分类任务设计
二分类设计精准覆盖疼痛状态检测的核心需求：
- 疼痛状态：疼痛相关的面部表情紧张、身体姿态异常等特征
- 无痛状态：正常、放松、无明显疼痛表征的基准状态
类别设计贴近医疗与护理场景实际需求，便于直接支撑术后监护、疼痛预警等应用。
3. 丰富的姿态与表情多样性
数据覆盖多种疼痛表征形态：
- 面部表情：皱眉、咬牙、眼睛紧闭、面部扭曲等典型疼痛表情
- 身体姿态：蜷缩、拘谨、不自然体位等异常姿态
- 不同疼痛程度：轻度不适、中度疼痛、剧烈疼痛
- 不同目标类型：人物与宠物等不同目标类别
- 不同拍摄环境：病房、监护室、家庭护理等场景
贴近真实医疗与护理环境，有效提升模型泛化能力。
4. 高质量人工标注
所有图像均经过高质量人工精准标注：
- 边界框规整、无漏标/错标
- 以目标主体进行框选标注
- 2类标签判别标准统一清晰
- 满足高精度检测模型训练需求
有效保证模型训练质量。
5. 即用型数据组织
标准目录结构+简化类别配置，无需复杂预处理，下载即可直接用于模型训练，降低使用门槛。配套data.yaml已配置好类别名称与数量，一键启动训练。
6. 专为二分类任务优化
约2200张高质量图像，样本量充足，保障模型训练收敛性与泛化能力。专为二分类异常状态检测设计，类别均衡性良好，可直接支撑二分类 目标检测模型 的充分训练。
六、适用场景
医疗术后疼痛监护
部署于医院术后监护病房，实现患者疼痛状态的自动监测与预警，辅助医护人员及时干预。
宠物健康与疼痛预警
应用于宠物医院、宠物护理机构，自动识别宠物的疼痛状态，提升宠物健康管理质量。
护理辅助判断系统
为养老护理、康复护理等场景提供疼痛状态自动识别能力，辅助护理人员及时响应。
远程康复评估
在远程医疗场景中辅助评估患者疼痛状况，为康复方案调整提供参考依据。
医疗健康 数据分析
基于疼痛状态识别结果进行健康数据分析，辅助临床决策与护理质量评估。
教学科研
用于目标检测算法入门、二分类模型验证与调优等科研场景。
七、适用研究方向
本数据集可广泛应用于以下研究领域：
- 疼痛状态识别与评估研究
- 医疗健康计算机视觉研究
- 二分类目标检测研究
- 面部表情识别与行为分析研究
- 术后监护与智能护理研究
- YOLO系列模型优化研究
- 轻量化检测模型与边缘部署研究
- 宠物健康监测与预警研究
- 域适应与跨场景泛化研究
- 医疗人工智能与辅助诊断研究
八、总结
疼痛检测数据集包含约2200张高质量标注图像，采用标准YOLO格式构建，专注于疼痛状态的检测与识别任务。数据集以无痛和疼痛2类为核心类别，覆盖医疗术后监护、宠物健康预警、护理辅助等多种真实场景，具有主题聚焦、标注精准、场景多样等特点，可广泛应用于术后疼痛监护、宠物健康预警、护理辅助判断、远程康复评估等领域，是开展疼痛状态检测算法研发与医疗健康智能系统建设的优质数据资源。
