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
中风分类器数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Neurogpt/autotrain-data-stroke-classifier》。源站首次发布：2023-10-31。
【数据内容】
源站原始描述：# AutoTrain Dataset for project: stroke-classifier ## Dataset Description This dataset has been automatically processed by AutoTrain for project stroke-classifier. ### Languages The BCP-47 code for the dataset''s language is unk. ## Dataset Structure ### Data Instances A sample from this dataset looks as follows: ```json [ { "image": " ", "target": 0 }, { "image": " ", "target": 0 } ] ``` ### Dataset Fields The dataset has the following fields (also called "features"): ```json { "image": "Image(d…
文件 processed/dataset_dict.json 为 JSON 结构（顶层键：splits）。
文件 processed/train/dataset_info.json 为 JSON 结构（顶层键：citation、description、features、homepage、license、splits）。
【数据结构与技术规格】
文件数 985 个，合计 59.03 MB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-classification、size_categories:1K<n<10K、format:imagefolder、modality:image、library:datasets、library:mlcroissant、region:us。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/Neurogpt/autotrain-data-stroke-classifier
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。
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("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
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
