ImageTBAD B型主动脉夹层CTA数据集
ImageTBAD B型主动脉夹层CTA数据集提供B型主动脉夹层CTA影像和真腔、假腔、假腔血栓分割标注，数据模态为图像，可用于腹主动脉瘤相关病例识别、诊断建模、分割检测、风险评估或临床研究复现。
基本信息
资源简介
ImageTBAD B型主动脉夹层CTA数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ImageTBAD》。源站首次发布：2024-01-30。
【数据内容】
源站原始描述：Dataset_Type-B-Aortic-Dissection A dataset of A 3D Computed Tomography (CT) image dataset, ImageTBAD, for segmentation of Type-B Aortic Dissection is published. ImageTBAD contains 100 3D Computed Tomography (CT) images, which is of decent size compared with existing medical imaging datasets. ImageTBAD contains a total of 100 3D CTA images gathered from Guangdong Peoples'' Hospital Data from January 1,2013 to April 23, 2019. Images are acquired from a variety of scanners (GE Medical Systems, Sieme…
【数据结构与技术规格】
文件数 19 个，合计 13.38 GB。
【主题与分类】
主题标签：image、biology、deep learning、asia、medicine、segmentation。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/xiaoweixumedicalai/imagetbad
使用许可：Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("xiaoweixumedicalai/imagetbad")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d xiaoweixumedicalai/imagetbad
unzip imagetbad.zip -d imagetbad/
数据说明
ImageTBAD 数据集包含B型主动脉夹层CTA影像和真腔、假腔、假腔血栓分割标注，可围绕腹主动脉瘤（Abdominal aortic aneurysm）开展病例筛选、特征提取、诊断分类、分割检测或预后分析。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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