机器学习肌肉MRI诊断肌营养不良症准确性研究
基于976例T1加权肌肉MRI和Mercuri评分，利用随机森林模型辅助诊断10种肌营养不良症。
基本信息
资源简介
机器学习肌肉MRI诊断肌营养不良症准确性研究
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Study of the accuracy of a machine learning muscle MRI-based tool for diagnosis the of muscular dystrophies》。
【数据内容】
源站原始描述：Objective: Genetic diagnosis of muscular dystrophies (MDs) has classically been guided by clinical presentation, muscle biopsy and muscle MRI data. Muscle MRI suggests diagnosis based on the pattern of muscle fatty replacement. However, patterns overlap between different disorders and knowledge about disease-specific patterns is limited. Our aim was to develop a software-based tool that can recognize muscle MRI patterns and thus aid diagnosis of MDs. Methods: We collected 976 pelvic and lower li…
【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://search.dataone.org/view/sha256:7eeacff5bcd71386d96b8e2b89dbb635d41a2db236eef187879d528d0f589bca
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
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 4.0 KB。
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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