数字减影血管造影（DSA）及血流灌注技术（PBV）的影像学结果
基于DSA和FD-CT的影像数据，用于术中定量评估膝下血管及足部组织灌注，辅助腔内治疗策略。
基本信息
模态
医学影像
大小
0.045898 GB
创建/更新时间
2026-10-17
版本
V1.0
资源简介
该数据集包含通过数字减影血管造影（DSA）和平板计算机断层血管造影FD-CT（ArtisZeego）采集的影像学数据，采集地点为北京协和医院，采集时间为2019—2021年，已去除敏感信息。数据主要用于术中定量评估膝下非主干分支血管和足部组织灌注情况，以探索最适合患者的腔内治疗策略。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
暂未开放有偿下载
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
源站：https://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:17970.11.A0026.202201.303.V1.0
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 45.9 MB。
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。
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