主动脉夹层CT数据集

该数据集为用于主动脉夹层诊断的CT影像数据集,包含对比增强和非对比增强两种模态的CT图像,数据来源于临床实践,旨在通过深度学习技术提升非对比增强CT在主动脉夹层检测中的准确性,以减少对比剂使用风险并辅助放射科医生进行更可靠的诊断,主要应用于医学影像分析和心血管疾病计算机辅助诊断研究。

Xiong, XiangyuXiong, Xiangyu
IEEE
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主动脉夹层诊断医学影像分析

基本信息

创建/更新时间
2026-09-06

资源简介

该数据集是针对主动脉夹层(AD)诊断的CT影像数据集,包含对比增强CT(CE-CT)和非对比增强CT(NCE-CT)两种模态的影像数据。数据来源于临床实践,旨在通过深度学习技术提升NCE-CT在AD检测中的敏感性和准确性,以减少因使用对比剂可能引发的过敏反应或肾衰竭风险,并辅助放射科医生进行更可靠的诊断。主要研究方向为医学影像分析、计算机辅助诊断和深度学习在心血管疾病检测中的应用。

原始链接

https://ieee-dataport.org/documents/ct-datasets-aortic-dissection

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    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope 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。

数据说明

该数据集是针对主动脉夹层(AD)诊断的CT影像数据集,包含对比增强CT(CE-CT)和非对比增强CT(NCE-CT)两种模态的影像数据。数据来源于临床实践,旨在通过深度学习技术提升NCE-CT在AD检测中的敏感性和准确性,以减少因使用对比剂可能引发的过敏反应或肾衰竭风险,并辅助放射科医生进行更可靠的诊断。主要研究方向为医学影像分析、计算机辅助诊断和深度学习在心血管疾病检测中的应用。

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

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