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
模态
图像
大小
13.38 GB
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2024-01-01
资源简介
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。
下载信息
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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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