脑血管病变CT图像数据集
该数据集为回顾性收集的脑血管病变CT图像，来源于2018至2022年间就诊于Malatya Turgut Özal University Medical Faculty神经内科的患者，共纳入733人（405名男性、328名女性），排除存在运动伪影的CT图像
基本信息
资源简介
脑血管病变CT图像数据集
Cerebrovascular Lesions
该数据集为回顾性收集的脑血管病变CT图像，来源于2018至2022年间就诊于Malatya Turgut Özal University Medical Faculty神经内科的患者，共纳入733人（405名男性、328名女性），排除存在运动伪影的CT图像。图像由放射科与神经科医师阅片判读，涵盖10个类别，文件以类别目录组织。该数据可用于脑血管病变的深度学习图像分类研究，例如构建或评估基于SwinNeXt等架构的多类别分类模型（来源 Kaggle，Unknown 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-08-03。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：引用：Macin, G., Tasci, I., Barua, P.D., Sercek, I., Tasci, B., Tuncer, I., Ekmekyapar, M., Dogan, S., Baygin, M., Tuncer, T., Acharya, U.R., 2025. Deep learning-based classification of cerebrovascular lesions on CT images using a novel SwinNeXt architecture. 基于新型SwinNeXt架构的CT图像脑血管病变深度学习分类。本研究收集了2018年至2022年间就诊于Malatya Turgut Özal University Medical Faculty神经内科患者的回顾性CT图像数据集。存在运动伪影的CT图像被排除在研究之外。患者的图像由放射科医师和神经科医师进行回顾性阅片和判读。本研究包含10个类别。研究人群包括405名男性和328名女性，共733名个体纳入研究。本研究包含10个类别，详细信息如
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 2.83 MB。
【主题与分类】
主题标签：health conditions。本站分类：心血管系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/buraktaci/cerebrovascular-lesions
使用许可：Unknown。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://kaggle.com/datasets/buraktaci/cerebrovascular-lesions/code
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 1.35 GB。
数据说明
BURAK TAŞCI (2025). Cerebrovascular Lesions [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/buraktaci/cerebrovascular-lesions/code
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