中风分类器数据集
该数据集是一个医学图像数据集，包含图像模态数据及其对应的二分类标签（中风和非中风），主要用于图像分类任务，特别是中风识别领域的研究，可用于训练和验证机器学习模型以辅助医疗诊断。
基本信息
资源简介
该数据集是一个通过AutoTrain平台自动处理的医学图像数据集，专门用于中风分类项目。数据集包含图像数据及其对应标签，标签分为'stroke'（中风）与'notStroke'（非中风）两类。数据集划分为训练集和验证集，其中训练集包含1600个样本，验证集包含945个样本。该数据集主要应用于图像分类任务，特别是中风识别领域的研究，可用于训练和评估机器学习模型以辅助医学诊断。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
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("Neurogpt/autotrain-data-stroke-classifier")
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/Neurogpt/autotrain-data-stroke-classifier
数据说明
该数据集是一个通过AutoTrain平台自动处理的医学图像数据集，专门用于中风分类项目。数据集包含图像数据及其对应标签，标签分为’‘stroke’‘（中风）与’‘notStroke’'（非中风）两类。数据集划分为训练集和验证集，其中训练集包含1600个样本，验证集包含945个样本。该数据集主要应用于图像分类任务，特别是中风识别领域的研究，可用于训练和评估机器学习模型以辅助医学诊断。
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。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/Neurogpt/autotrain-data-stroke-classifier
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