颈动脉超声与彩色多普勒数据集

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("pahunichoudhary/carotid-artery-ultrasound-and-color-doppler")
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 pahunichoudhary/carotid-artery-ultrasound-and-color-doppler
unzip carotid-artery-ultrasound-and-color-doppler.zip -d carotid-artery-ultrasound-and-color-doppler/

数据说明

该数据集是一个多模态颈动脉成像数据集，包含颈动脉的超声图像和彩色多普勒血流成像，并整合了患者的全面健康记录。数据来源于临床医疗实践，通过医学影像采集设备获取颈动脉超声图像，同时收集患者的临床信息、病史、实验室检查结果等健康数据。该数据集主要用于心血管疾病的研究，特别是颈动脉粥样硬化、斑块检测、血流动力学分析等方向，可应用于医学影像分析、疾病风险预测、辅助诊断系统开发等场景。

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。