椎间孔狭窄 MRI 数据集

该数据集由 Axon Labs 发布,包含腰椎 MRI 扫描图像及对应的分割掩膜和椎间孔开口测量数据,共 20 个文件,以 NRRD 格式存储分割结果

Axon LabsAxon Labs
google_dataset
2025-04-14 更新
浏览 2
医学影像图像分割imagehealthhealth conditionsimage classificationmedicine
Foraminal Stenosis MRI Dataset

基本信息

模态
医学影像
大小
0.023861489 GB
任务类型
图像分割
许可
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
创建/更新时间
2025-04-14
版本
v1

资源简介

椎间孔狭窄 MRI 数据集

Foraminal Stenosis MRI Dataset

该数据集由 Axon Labs 发布,包含腰椎 MRI 扫描图像及对应的分割掩膜和椎间孔开口测量数据,共 20 个文件,以 NRRD 格式存储分割结果。数据聚焦于椎间孔狭窄的检测、测量与分析,支持神经通道尺寸分析、狭窄分类和退行性疾病监测等任务,可用于早期发现与治疗规划研究(来源 Kaggle,Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-04-14。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):椎间孔狭窄 MRI 数据集 ##引言 本数据集由腰椎 MRI 扫描图像、分割掩膜及椎间孔开口测量数据组成,旨在用于椎间孔狭窄的检测、测量与分析——该病症与脊神经根受压相关。椎间孔狭窄是下背部和腿部疼痛的主要临床因素。本数据集支持神经通道尺寸分析、狭窄分类及退行性疾病监测等任务。MRI 图像提供了腰椎的详细解剖可视化,尤其是神经椎间孔周围区域,使研究人员和临床医生能够进行定量分析、精确分割并追踪随时间变化的病理变化。这对于脊柱退行性疾病的早期检测和治疗规划尤其有价值。##数据集特征 **文件格式

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 7.02 MB。

【主题与分类】

主题标签:image、health、health conditions、image classification、medicine。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/axondata/foraminal-stenosis-mri-dataset

使用许可:Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)。

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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://kaggle.com/datasets/axondata/foraminal-stenosis-mri-dataset/suggestions

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。

数据集大小约 23.9 MB。

数据说明

Axon Labs (2025). Foraminal Stenosis MRI Dataset [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/axondata/foraminal-stenosis-mri-dataset/suggestions

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。

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