基本信息

创建/更新时间

2025-09-22

资源简介

RSNA 2025颅内动脉瘤检测数据集是一个用于颅内动脉瘤检测的医学影像数据集。该数据集包含4,348名独特患者的医学影像数据，其中1,864名患者（42.9%）确诊有动脉瘤，2,484名患者（57.1%）为无动脉瘤的对照组。数据集总计包含4,348个影像序列和1,028,811个DICOM文件，包括单帧DICOM（92.6%）和多帧DICOM（7.4%）两种格式。影像模态涵盖CTA（41.5%）、MRA（28.8%）、MRI T2（22.6%）和MRI T1增强（7.0%），主要图像尺寸为512×512像素，并提供了涵盖13个解剖部位的动脉瘤定位数据。该数据集主要用于开发、训练和评估用于颅内动脉瘤自动检测的医学影像人工智能模型，是医学影像分析、计算机辅助诊断和神经放射学领域的重要研究资源。

原始链接

https://github.com/Reasat/rsna-intracranial-aneurysm-detection

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/Reasat/rsna-intracranial-aneurysm-detection.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/Reasat/rsna-intracranial-aneurysm-detection/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据说明

RSNA 2025颅内动脉瘤检测数据集是一个用于颅内动脉瘤检测的医学影像数据集。该数据集包含4,348名独特患者的医学影像数据，其中1,864名患者（42.9%）确诊有动脉瘤，2,484名患者（57.1%）为无动脉瘤的对照组。数据集总计包含4,348个影像序列和1,028,811个DICOM文件，包括单帧DICOM（92.6%）和多帧DICOM（7.4%）两种格式。影像模态涵盖CTA（41.5%）、MRA（28.8%）、MRI T2（22.6%）和MRI T1增强（7.0%），主要图像尺寸为512×512像素，并提供了涵盖13个解剖部位的动脉瘤定位数据。该数据集主要用于开发、训练和评估用于颅内动脉瘤自动检测的医学影像人工智能模型，是医学影像分析、计算机辅助诊断和神经放射学领域的重要研究资源。

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