医学影像数据集|深度学习数据集

肺炎医学影像数据集包含正常与肺炎两类胸部X光图像,并划分训练集和测试集,类别标注明确且图像质量统一,属于图像数据,主要用于肺炎图像分类、模型评估和辅助筛查系统开发。

广州市妇女儿童医疗中心广州市妇女儿童医疗中心
GitHub
2025-12-22 更新
浏览 38
图像图像分类
Medical Imaging Dataset | Deep Learning Dataset

基本信息

模态
图像
大小
2.29 GB
数据量
5856
任务类型
图像分类
许可
MIT
创建/更新时间
2025-12-22
版本
main

资源简介

医学影像数据集 深度学习数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《K-Ashik/Pneumonia-Detection-using-Deep-Learning》。源站首次发布:2024-07-13。

【数据内容】

源站原始描述:This project utilizes deep learning techniques to detect pneumonia from chest X-ray images. It employs the VGG16 convolutional neural network, pre-trained on ImageNet, and fine-tuned for binary classification (normal vs. pneumonia). The model is trained on a dataset of chest X-ray images and achieves high accuracy in distinguishing pneumonia cases. # Pneumonia Detection using Deep Learning ## Overview This project utilizes deep learning techniques, specifically the VGG16 convolutional neural net…

【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://github.com/K-Ashik/Pneumonia-Detection-using-Deep-Learning

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下载信息

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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

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

git clone https://github.com/K-Ashik/Pneumonia-Detection-using-Deep-Learning.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/K-Ashik/Pneumonia-Detection-using-Deep-Learning/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据集大小约 2.29 GB。

源站 README 摘录(使用方式)

Usage

To use the project:

  1. Install the necessary dependencies listed in requirements.txt.
  2. Train the model using Pneumonia.py.
  3. Evaluate model performance and visualize training history using the generated plots.
  4. Make predictions on new images using Test.py.

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。

完整仓库:github.com/K-Ashik/Pneumonia-Detection-using-Deep-Learning

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