基本信息

创建/更新时间

2024-05-15

资源简介

VHSCDD是一个专门针对越南人群构建的心脏医学影像数据集，旨在支持心血管疾病相关的深度学习研究。该数据集包含来自东芝Aquilion ONE扫描仪的原始心脏CT体积图像，并提供了由医生和专家指导、监督并验证的手动分割标注和心血管疾病标注。数据内容涵盖全面的心脏结构分割，专门服务于越南心血管患者群体，克服了现有数据集在时效性、心脏成分覆盖完整性、地域适用性和疾病标注方面的限制。该数据集主要用于心脏图像分割、三维心脏结构重建、心血管疾病预诊断、治疗规划等方向的研究，为深度学习算法在该领域的实验、比较和发展提供了重要资源。

原始链接

https://github.com/VISEF-ISEF-team/VHSCDD

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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

git clone https://github.com/VISEF-ISEF-team/VHSCDD.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/VISEF-ISEF-team/VHSCDD/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据说明

VHSCDD是一个专门针对越南人群构建的心脏医学影像数据集，旨在支持心血管疾病相关的深度学习研究。该数据集包含来自东芝Aquilion ONE扫描仪的原始心脏CT体积图像，并提供了由医生和专家指导、监督并验证的手动分割标注和心血管疾病标注。数据内容涵盖全面的心脏结构分割，专门服务于越南心血管患者群体，克服了现有数据集在时效性、心脏成分覆盖完整性、地域适用性和疾病标注方面的限制。该数据集主要用于心脏图像分割、三维心脏结构重建、心血管疾病预诊断、治疗规划等方向的研究，为深度学习算法在该领域的实验、比较和发展提供了重要资源。

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