心脏淀粉样变性图像分类数据集

该数据集专门用于评估和测试计算机视觉模型在心脏淀粉样变性识别上的表现。数据集中包含了淀粉样变性病变与正常或非淀粉样变性心脏区域的对比影像,适用于基于深度学习的图像分类任务。

Experiments (Roboflow Community)Experiments (Roboflow Community)
Roboflow Universe
2023-01-01 更新
浏览 43
图像分类Classificationamiloidosenao-amiloidoseHeart-Amyloidosis
Heart-Amyloidosis Classification Dataset

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-01-01

资源简介

心脏淀粉样变性图像分类数据集

【一句话概览】

该数据集名为 Heart-Amyloidosis Dataset,目前尚未发布项目描述。数据集包含 2826 幅影像,源站标签为 Classification、amiloidose、nao-amiloidose 和 Heart-Amyloidosis,涉及心脏淀粉样变性的分类任务(来源 universe.roboflow.com)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Heart-Amyloidosis Dataset》。

【数据内容】

源站原始描述:A description for this project has not been published yet

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):该项目的描述尚未发布。

【主题与分类】

主题标签:Classification、amiloidose、nao-amiloidose、Heart-Amyloidosis。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://universe.roboflow.com/experiments-jjd49/heart-amyloidosis

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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。

暂未开放

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

源站:https://universe.roboflow.com/experiments-jjd49/heart-amyloidosis

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集托管于Roboflow Universe平台,包含不同心脏区域的医学影像,明确区分为淀粉样变性(amiloidose)与非淀粉样变性(nao-amiloidose)两类,用于机器学习分类工作流构建。

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。

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。

获取专属数据定制方案