MIMIC胸部X光数据集
该数据集包含约8.9万份胸部X光图像及对应的放射学报告文本，数据模态涵盖医学图像与文本，主要应用于医学影像分析、自然语言处理和多模态学习，支持胸痛诊断、疾病分类及自动报告生成等临床研究方向。
基本信息
资源简介
该数据集是一个公开的医学影像数据集，主要包含胸部X光图像及其对应的放射学报告文本。数据集包含约89,395个训练样本，每个样本由图像、简短文本描述和详细放射报告组成。数据来源于MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care）临床数据库，经过脱敏处理，适用于医学影像分析、自然语言处理以及多模态学习研究，尤其在胸痛诊断、疾病分类和自动报告生成等临床应用方向具有重要价值。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("hongrui/mimic_chest_xray_v_1")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/hongrui/mimic_chest_xray_v_1
数据说明
该数据集是一个公开的医学影像数据集，主要包含胸部X光图像及其对应的放射学报告文本。数据集包含约89,395个训练样本，每个样本由图像、简短文本描述和详细放射报告组成。数据来源于MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care）临床数据库，经过脱敏处理，适用于医学影像分析、自然语言处理以及多模态学习研究，尤其在胸痛诊断、疾病分类和自动报告生成等临床应用方向具有重要价值。
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
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