Sunnybrook心脏MRI数据集
Sunnybrook心脏MRI数据集提供心脏电影MRI及左心室分割挑战病例和多种心脏病状态，数据模态为图像，可用于心肌病相关病例识别、诊断建模、分割检测、风险评估或临床研究复现。
基本信息
资源简介
Sunnybrook心脏MRI数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Sunnybrook Cardiac MRI》。源站首次发布：2021-06-12。
【数据内容】
源站原始描述：### Context The Sunnybrook Cardiac Data (SCD), also known as the 2009 Cardiac MR Left Ventricle Segmentation Challenge data, consist of 45 cine-MRI images from a mixed of patients and pathologies: healthy, hypertrophy, heart failure with infarction and heart failure without infarction. Subset of this data set was first used in the automated myocardium segmentation challenge from short-axis MRI, held by a MICCAI workshop in 2009. The whole complete data set is now available in the CAP database wi…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 2.53 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、health、heart conditions、medicine、biotechnology。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/salikhussaini49/sunnybrook-cardiac-mri
使用许可：Unknown。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("salikhussaini49/sunnybrook-cardiac-mri")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d salikhussaini49/sunnybrook-cardiac-mri
unzip sunnybrook-cardiac-mri.zip -d sunnybrook-cardiac-mri/
数据说明
Sunnybrook Cardiac MRI 数据集包含心脏电影MRI及左心室分割挑战病例和多种心脏病状态，可围绕心肌病（Cardiomyopathy）开展病例筛选、特征提取、诊断分类、分割检测或预后分析。
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。
许可
Public Domain
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