医学图像中紧急病例的概率

该数据集来自 kaggle.com,主题为心血管系统疾病中的主动脉夹层,包含 1 个文件,样例文件为 case_probability.csv,属于表格型数据

Ashraf AlsinglawiAshraf Alsinglawi
google_dataset
2025-01-28 更新
浏览 7
医学影像预测healthtabularbiologybeginnerintermediateenglish
Probabilities of Urgent Cases in Medical Images

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000001743 GB
任务类型
预测
许可
Other (specified in description)
创建/更新时间
2025-01-28
版本
v1

资源简介

医学图像中紧急病例的概率

Probabilities of Urgent Cases in Medical Images

该数据集来自 kaggle.com,主题为心血管系统疾病中的主动脉夹层,包含 1 个文件,样例文件为 case_probability.csv,属于表格型数据。数据由 Ashraf Alsinglawi 于 2025-01-28 发布,标签涵盖 health、tabular、biology、beginner、intermediate、english。源站描述提到已用深度学习构建了两个分类算法,分别用于头部 CT 图像脑出血检测和胸部 X 光图像主动脉夹层检测,并需要研究如何将这些算法整合到放射科医生工作流中以获得最大临床帮助。该数据可用于探索紧急病例概率的预测与工作流整合(来源 Kaggle,Other (specified in 。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-01-28。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):你已经使用深度学习创建了两个分类算法,一个用于在头部 CT 图像上检测脑出血,另一个用于在胸部 X 光图像上检测主动脉夹层。现在,你需要弄清楚如何将这些算法整合到放射科医生的工作流程中,以便它们在临床上最有帮助。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 1.74 KB。

【主题与分类】

主题标签:health、tabular、biology、beginner、intermediate、english。本站分类:心血管系统疾病/主动脉夹层。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/ashrafalsinglawi/list-of-cases-probabilities

使用许可:Other (specified in description)。

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使用方式

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源站:https://kaggle.com/datasets/ashrafalsinglawi/list-of-cases-probabilities/discussion

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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。

数据集大小约 1.7 KB。

数据说明

Ashraf Alsinglawi (2025). Probabilities of Urgent Cases in Medical Images [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/ashrafalsinglawi/list-of-cases-probabilities/discussion

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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