多模态疾病检测与诊断研究医学影像数据集
这批医学图像数据集对于从事医学影像与疾病研究的任何人来说都是宝贵资源。它包含来自不同医学领域的多种图像，均旨在支持诊断与治疗研究
基本信息
资源简介
多模态疾病检测与诊断研究医学影像数据集
这批医学图像数据集对于从事医学影像与疾病研究的任何人来说都是宝贵资源。它包含来自不同医学领域的多种图像，均旨在支持诊断与治疗研究
Medical Imaging Datasets for Multimodal Disease Detection and Diagnosis Research
【数据集背景】
源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这批医学图像数据集对于从事医学影像与疾病研究的任何人来说都是宝贵资源。它包含来自不同医学领域的多种图像，均旨在支持诊断与治疗研究。数据集涵盖胸部CT扫描、肺部X光摄影、脑部MRI、视网膜成像和胃肠道成像。胸部CT扫描数据集包含867张正常肺和三种肺癌——腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌——的图像，为理解肺癌提供必要数据。肺部X光摄影数据集提供1,198张X光图像，包括正常肺以及COVID-19、肺不透明和病毒性肺炎等状况，有助于将COVID-19与其他呼吸系统疾病进行比较。脑部MRI数据集包含253张正常脑和脑肿瘤扫描，适合用于研究
【主题与分类】
主题标签：COVID-19。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/medical-imaging-datasets-multimodal-disease-detection-and-diagnosis-research
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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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。
免登录有偿下载
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://doi.org/10.21227/kebq-7h82
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:
数据说明
这一医学图像数据集集合对于任何从事医学影像和疾病研究的人来说都是宝贵的资源。它包含了来自不同医学领域的各种图像，全部旨在支持诊断和治疗研究。这些数据集涵盖胸部CT扫描、肺部X线摄影、脑部MRI、视网膜成像和胃肠道成像。胸部CT扫描数据集包含867张正常肺部以及三种肺癌——腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌——的图像，为理解肺癌提供了重要数据。肺部X线摄影数据集提供了1，198张X射线图像，包括正常肺部以及COVID-19、肺 opacity 和病毒性肺炎等病症，使其可用于比较COVID-19与其他呼吸系统疾病。脑部MRI数据集包含253次扫描，涵盖正常脑部和带有肿瘤的脑部，非常适合研究脑肿瘤检测。视网膜成像数据集包含2，757张图像，涵盖正常视网膜和七种视网膜病变，如糖尿病视网膜病变和青光眼，为眼科疾病研究提供了全面的资源。
最后，胃肠道数据集包含2000张正常与病变结肠的图像，涉及食管炎、息肉和溃疡性结肠炎等状况，对研究胃肠道健康至关重要。每个数据集都经过精心整理和重采样，以确保准确性并防止数据泄露，使其成为研究和机器学习领域的可靠工具。
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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