ISLES'24 卒中训练数据集
该数据集是一个包含149例急性缺血性卒中病例的多模态医学影像与临床数据集合，数据模态涵盖急性期的非增强CT、CT血管成像、4D CT灌注序列及参数图，随访期的MRI扩散加权成像和表观扩散系数图，以及梗死、大血管闭塞和Willis环的分割掩膜和临床表格信息，主要用于卒中影像分析、最终梗死预测和预后评估等医学影像人工智能研究。
基本信息
资源简介
该数据集是ISLES'24挑战赛提供的多中心、纵向、多模态急性缺血性卒中训练数据集。它包含149个公开病例，每个病例均包含急性期（入院）和随访期的影像数据及临床信息。具体数据包括：急性期的非增强CT、CT血管成像、4D CT灌注序列及衍生的灌注参数图（如Tmax、MTT、CBF、CBV）；随访期的MRI扩散加权成像（DWI）和表观扩散系数（ADC）图。此外，数据集提供了梗死区域、大血管闭塞和Willis环解剖结构的分割掩膜，以及患者人口统计学、入院NIHSS评分和3个月改良Rankin量表（mRS）等临床结局数据。数据遵循BIDS标准组织，主要用于卒中影像分析、最终梗死预测、预后评估及医学影像人工智能模型的训练与验证。
下载信息
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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。
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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("hugging-science/isles24-stroke")
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/hugging-science/isles24-stroke
数据说明
该数据集是ISLES’'24挑战赛提供的多中心、纵向、多模态急性缺血性卒中训练数据集。它包含149个公开病例，每个病例均包含急性期（入院）和随访期的影像数据及临床信息。具体数据包括：急性期的非增强CT、CT血管成像、4D CT灌注序列及衍生的灌注参数图（如Tmax、MTT、CBF、CBV）；随访期的MRI扩散加权成像（DWI）和表观扩散系数（ADC）图。此外，数据集提供了梗死区域、大血管闭塞和Willis环解剖结构的分割掩膜，以及患者人口统计学、入院NIHSS评分和3个月改良Rankin量表（mRS）等临床结局数据。数据遵循BIDS标准组织，主要用于卒中影像分析、最终梗死预测、预后评估及医学影像人工智能模型的训练与验证。
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/hugging-science/isles24-stroke
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