CMHA：颅内动脉瘤CTA图像与3D模型数据集，含临床、形态学、血流动力学数据
该数据集面向颅内动脉瘤研究，提供高分辨率CTA图像及相关的临床、形态学和血流动力学参数，覆盖44名健康对照受试者（见controls.rar）和99名动脉瘤患者（见patients.rar），并附有比较两组的统计结果（见statistical results.rar）
基本信息
资源简介
CMHA：颅内动脉瘤CTA图像与3D模型数据集，含临床、形态学、血流动力学数据
CMHA: Intracranial Aneurysm CTA Image & 3D Model Dataset with Clinical, Morphological, Hemodynamic Data
该数据集面向颅内动脉瘤研究，提供高分辨率CTA图像及相关的临床、形态学和血流动力学参数，覆盖44名健康对照受试者（见controls.rar）和99名动脉瘤患者（见patients.rar），并附有比较两组的统计结果（见statistical results.rar）。数据可用于动脉瘤与健康对照的分类研究、形态学测量、血流动力学分析以及3D模型构建等方向（来源 figshare，CC BY 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Intracranial aneurysm CTA images and 3D models dataset with clinical morphological and hemodynamic data》发表于 Scientific Data（2024），DOI：10.1038/s41597-024-04056-8。源站首次发布：2024-11-13。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集聚焦于颅内动脉瘤研究，提供高分辨率CTA图像以及相关的临床、形态学和血流动力学参数，涵盖44名健康对照受试者（见controls.rar）和99名动脉瘤患者（见patients.rar）。此外，还提供比较两组的统计结果（见statistical results.rar）。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 15.56 GB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.26965450.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Clinical Sciences not elsewhere classified。主题标签：Intracranial aneurysms、Morphological measurements、Hemodynamic Analysis、CTA images。本站分类：心血管系统疾病/动脉瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Clinical Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/CMHA_Intracranial_Aneurysm_CTA_Image_3D_Model_Dataset_with_Clinical_Morphological_Hemodynamic_Data/26965450
使用许可：CC BY（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Song, Miao; Wang, Simin; Qian, Qian; Zhou, Yuan; Luo, YI; Gong, Xijun (2024). CMHA: Intracranial Aneurysm CTA Image & 3D Model Dataset with Clinical, Morphological, Hemodynamic Data. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.26965450
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 15.56 GB。
数据说明
该数据集聚焦于颅内动脉瘤研究，提供了高分辨率的CTA图像，以及44名健康对照受试者（见controls.rar）和99名动脉瘤患者（见patients.rar）的相关临床、形态学和血流动力学参数。此外，还提供了两组对比的统计结果（见statistical results.rar）。
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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