慢性和急性颈内动脉闭塞患者的灌注特征

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/sbyhprjx3h

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。

数据说明

该数据集旨在研究慢性和急性颈内动脉闭塞（ICAO）患者的磁共振灌注特征差异，并开发基于灌注成像的诊断算法。数据集包含38例慢性ICAO患者和48例急性ICAO患者的磁共振灌注成像数据，通过定量和定性分析比较了两组患者的Tmax延迟、平均通过时间（MTT）和脑血流量（CBF）等灌注参数。研究基于灌注特征构建了决策树模型，用于区分急性和慢性ICAO，结果显示独立评估者使用该模型可达到96.5%-98.8%的准确率。该数据集主要应用于脑血管病的影像诊断、灌注参数分析以及急性与慢性颈内动脉闭塞的鉴别诊断研究。

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。