早期超急性中风数据集

该数据集是一个针对早期超急性中风的医学数据集，主要包含医学影像或临床表格等多模态数据，用于支持中风疾病的早期诊断、病理机制研究以及临床辅助治疗，适用于医学影像分析和人工智能辅助诊断等研究方向。

github

2024-05-08 更新

中风医学诊断

基本信息

创建/更新时间

2024-05-08

资源简介

该数据集是一个针对早期超急性中风研究的医学数据集，主要包含与中风相关的医学影像或临床数据，用于支持中风疾病的早期诊断与治疗研究。数据来源于公开的医学研究项目，通过GitHub平台发布，适用于医学影像分析、中风病理机制探索以及临床辅助诊断等应用场景。

原始链接

https://github.com/sb-ai-lab/early_hyperacute_stroke_dataset

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/sb-ai-lab/early_hyperacute_stroke_dataset.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/sb-ai-lab/early_hyperacute_stroke_dataset/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Installation

Build docker image:

./build.sh

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