任务01_脑肿瘤-v2

该数据集是一个专门用于脑肿瘤研究的医学影像数据集,包含5个三维医学图像样本及其对应的标注标签,数据模态包括三维浮点序列格式的图像和标签数据,主要应用于脑肿瘤的图像识别、分割分析和计算机辅助诊断等医学影像研究领域。

GATE-engineGATE-engine
Hugging Face
2023-11-11 更新
浏览 13
脑肿瘤图像识别

基本信息

大小
0.22 GB
创建/更新时间
2023-11-11

资源简介

Task01_BrainTumour-v2是一个专注于脑肿瘤分析的医学影像数据集,由GATE-engine团队在Hugging Face平台发布。该数据集包含5个训练样本,每个样本由图像数据和对应的标注标签组成,图像数据为三维浮点序列格式,标签数据为三维浮点序列格式,总数据规模约896MB。该数据集主要用于脑肿瘤的医学图像识别和分析研究,为计算机辅助诊断、肿瘤分割和影像分析等任务提供基础数据支持。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/GATE-engine/Task01_BrainTumour-v2

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使用方式

数据集获取与加载(Hugging Face datasets)

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("GATE-engine/Task01_BrainTumour-v2")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/GATE-engine/Task01_BrainTumour-v2

数据说明

Task01_BrainTumour-v2是一个专注于脑肿瘤分析的医学影像数据集,由GATE-engine团队在Hugging Face平台发布。该数据集包含5个训练样本,每个样本由图像数据和对应的标注标签组成,图像数据为三维浮点序列格式,标签数据为三维浮点序列格式,总数据规模约896MB。该数据集主要用于脑肿瘤的医学图像识别和分析研究,为计算机辅助诊断、肿瘤分割和影像分析等任务提供基础数据支持。

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。

完整数据卡:huggingface.co/datasets/GATE-engine/Task01_BrainTumour-v2

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