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。
基本信息
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。
下载信息
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暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
源站：https://ieee-dataport.org/documents/ct-datasets-aortic-dissection
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
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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