脑卒中CT影像数据集
该数据集是一个包含多例患者脑部CT影像的医学影像数据集，专门用于脑卒中的分类、分割和检测研究，主要应用于医学影像分析、计算机辅助诊断及深度学习模型训练等领域，为相关研究提供标准化数据支持。
基本信息
大小
1.53 GB
创建/更新时间
2025-03-24
资源简介
该数据集是一个专门针对脑卒中（中风）的CT影像数据集，旨在支持脑卒中的分类、分割和检测研究。数据集包含多例患者的脑部CT影像，涵盖了不同严重程度和类型的脑卒中病例。数据来源于公开的医学影像资源，经过整理和标注，适用于医学影像分析、计算机辅助诊断和深度学习模型训练等领域的研究与应用。
下载信息
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需登录公开下载
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("ozguraslank/brain-stroke-ct-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d ozguraslank/brain-stroke-ct-dataset
unzip brain-stroke-ct-dataset.zip -d brain-stroke-ct-dataset/
数据说明
该数据集是一个专门针对脑卒中（中风）的CT影像数据集，旨在支持脑卒中的分类、分割和检测研究。数据集包含多例患者的脑部CT影像，涵盖了不同严重程度和类型的脑卒中病例。数据来源于公开的医学影像资源，经过整理和标注，适用于医学影像分析、计算机辅助诊断和深度学习模型训练等领域的研究与应用。
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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