骨癌检测数据集
该数据集是一个包含8,811张标注X射线图像的医学影像数据集，专门用于骨癌检测任务，主要模态为X射线图像，适用于医学影像分析、计算机辅助诊断以及深度学习模型在骨癌早期筛查和分类方向的研究与开发。
基本信息
资源简介
骨癌检测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Bone Cancer Detection Dataset》。源站首次发布：2025-03-21。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset consists of 8,811 X-ray images specifically curated for bone cancer detection. The images are labeled and divided into three sets: training (80%), validation (10%), and testing (10%), ensuring a robust evaluation of machine learning models. Dataset Overview: Total Images: 8,811 Train Set: 7,057 images (80%) Validation Set: 882 images (10%) Test Set: 872 images (10%) Key Features: High-quality X-ray images with clear bone structures. Preprocessed images (including normalization and n…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 615.22 KB。
【主题与分类】
主题标签：cancer。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/ziya07/bone-cancer-detection-dataset
使用许可：CC0: Public Domain。
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。
需登录公开下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("ziya07/bone-cancer-detection-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d ziya07/bone-cancer-detection-dataset
unzip bone-cancer-detection-dataset.zip -d bone-cancer-detection-dataset/
数据说明
该数据集是一个用于骨癌检测的综合性医学影像数据集，共包含8,811张标注好的X射线图像。这些图像经过专业标注，可用于训练和评估骨癌检测模型。数据来源于公开的X射线影像，适用于医学影像分析、计算机辅助诊断（CAD）以及深度学习在骨癌早期筛查和分类中的研究与应用。
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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