NeuroVision-CT：用于计算机辅助诊断的五类脑部CT数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/mcgz47rsg2.1

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 1.14 GB。

数据说明

NeuroVision-CT是一个脑部计算机断层扫描（CT）图像数据集，旨在支持人工智能、医学图像分析、深度学习以及神经系统疾病计算机辅助诊断的研究。该数据集包含五个诊断类别：脑积水、脑内出血、缺血性卒中、正常和创伤性颅骨骨折。数据集采集自孟加拉国库米拉市拉克萨姆的拉克萨姆公平健康医院。所有CT图像均经过匿名化处理以保护患者隐私，未保留任何个人可识别信息。最初，每个诊断类别包含1，000张图像，总计5，000张图像。数据集按70：15：15的比例划分为训练集、验证集和测试集。据此，每个类别包含700张训练图像、150张验证图像和150张测试图像。数据集划分完成后，每个类别的700张训练图像经增强处理扩充至每类1，000张图像。验证集和测试集保持不变，每类在各集中均为150张图像。因此，最终数据集包含5，000张训练图像、750张验证图像和750张测试图像，总计6，500张图像。

所有CT图像均由Laksam Fair Health Hospital神经内科急诊医疗官Md. Abdul Hannan Mazumder博士进行临床审阅和标注。图像根据其相应的神经学诊断进行验证，以确保类别标注可靠且一致。数据集采集地点：Laksam Fair Health Hospital, Laksam, Cumilla, Bangladesh。提交文件：NeuroVision-CT Dataset V-1.0 ➜ Training ➜ Validation ➜ Test 元数据：➜ Metadata_NeuroVision-CT 支持文件：➜ Clinical _Validation_Certificate ➜ Hospital_Permission_Request_Letter ➜ IRB_Approval ➜ IRB_Ethical_Approval_Request_Letter 医学专家：Md. Abdul Hannan Mazumder博士 神经内科急诊医疗官 Laksam Fair Health Hospital Laksam, Cumilla, Bangladesh 电子邮箱：ahannan.ttt@gmail.com Co

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。