缺血性中风数据集

该数据集是一个包含缺血性中风患者医疗记录的医学数据集,数据模态涉及临床表格、可能的影像学数据(如脑部CT或MRI)及实验室指标等,主要用于中风风险预测、疾病机制研究、临床决策支持模型开发等医学人工智能研究方向。

kaggle
2025-03-01 更新
浏览 6
缺血性中风医疗数据

基本信息

大小
0.01 GB
创建/更新时间
2025-03-01

资源简介

这是一个关于缺血性中风(脑梗死)患者的医学数据集,主要包含因脑部血管阻塞导致缺血性中风的患者相关数据。数据集可能涉及患者的临床信息、影像学特征(如CT或MRI扫描)、实验室检查结果等医疗记录。该数据集来源于Kaggle平台,由数据贡献者公开分享,旨在为医学研究、疾病预测模型开发、临床决策支持系统构建等提供数据支持,特别适用于中风风险预测、治疗效果评估、疾病机制分析等研究方向。

原始链接

https://www.kaggle.com/datasets/meera119/ischemic-stroke-dataset

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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("meera119/ischemic-stroke-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 meera119/ischemic-stroke-dataset
unzip ischemic-stroke-dataset.zip -d ischemic-stroke-dataset/

数据说明

这是一个关于缺血性中风(脑梗死)患者的医学数据集,主要包含因脑部血管阻塞导致缺血性中风的患者相关数据。数据集可能涉及患者的临床信息、影像学特征(如CT或MRI扫描)、实验室检查结果等医疗记录。该数据集来源于Kaggle平台,由数据贡献者公开分享,旨在为医学研究、疾病预测模型开发、临床决策支持系统构建等提供数据支持,特别适用于中风风险预测、治疗效果评估、疾病机制分析等研究方向。

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

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