阿尔茨海默病四类图像数据集
该数据集来自 Kaggle，由 PREET PAL SINGH 于 2023 年发布，主题为阿尔茨海默病四类图像。数据以图像文件形式组织，文件样例显示包含 test 目录下的 MildDemented 类别图像，可用于阿尔茨海默病相关图像的分类研究与实践
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病四类图像数据集
该数据集名为 alzheimers-dataset-4-class-of-images，来自 Kaggle 平台，由 PREET PAL SINGH 于 2023 年 4 月 12 日发布，版本为 v1，主题属于神经系统疾病中的阿尔茨海默病，内容为四类图像数据。数据以图像文件形式组织，文件样例显示其包含 test 目录下的 MildDemented 类别图像，可用于阿尔茨海默病相关图像的分类研究与实践。数据集共包含 20 个文件，合计约 81.17 KB，文件格式为 JPEG 图像。整体来看，这是一个规模较小、以类别目录组织图像的公开数据集，适合作为阿尔茨海默病图像分类任务的入门实践素材，也可用于在小样本条件下验证读取流程与分类思路。
【数据集背景】
阿尔茨海默病是神经系统疾病中的一类重要疾病，围绕其影像与图像数据开展分类研究，是医学图像分析领域的常见方向。该数据集以四类图像为组织目标，命名中明确体现四分类的设定，来源为 Kaggle 平台，发布者为 PREET PAL SINGH，发布时间为 2023 年 4 月 12 日，版本为 v1。数据集在本站归入神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类之下，说明其用途定位与阿尔茨海默病相关图像研究直接相关。关于该数据集更具体的项目背景、构建动机与研究目标，源站未提供。
【数据内容】
数据集共包含 20 个文件，合计约 81.17 KB，文件格式为 JPEG 图像。从文件样例看，数据以目录层级组织，顶层目录名为 Alzheimer_s Dataset，其下包含 test 子目录，test 之下为类别目录 MildDemented，类别目录中存放以 mild 命名的图像文件，例如 mild.jpg、mild_10.jpg、mild_100.jpg、mild_101.jpg、mild_102.jpg、mild_103.jpg 等。命名中带有数字后缀的文件表明同一类别下存在多张图像。数据集名称指向四类图像，但除样例中出现的 MildDemented 类别外，其余类别的具体名称与各类别下的文件数量，源站未提供。图像的分辨率、色彩模式、拍摄或扫描参数等具体属性，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 Kaggle 平台，发布者为 PREET PAL SINGH，发布机构标注为 PREET PAL SINGH，发布时间为 2023 年 4 月 12 日，版本为 v1。源站给出的引用描述为 PREET PAL SINGH (2023). alzheimers-dataset-4-class-of-images [Dataset]，并附有该数据集在 Kaggle 上的访问地址。关于图像数据的原始采集机构、采集设备、采集时间、受试者来源以及伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
依据数据集的主题与组织方式，该数据可用于阿尔茨海默病相关图像的分类研究与实践，例如构建四分类的图像识别流程、演示类别目录式数据集的读取与预处理方法，以及在小样本条件下进行流程验证与教学演示。由于数据以 test 目录和类别子目录的形式组织，也适合用于测试按目录加载图像、按类别核对样本的工程流程。关于该数据集在临床诊断、辅助筛查或模型性能评估中的具体适用性，源站未提供，使用时需结合自身研究目的谨慎判断。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件，共 20 个，包括 Alzheimer_s Dataset/test/MildDemented/mild.jpg、mild_10.jpg、mild_100.jpg、mild_101.jpg 等，合计约 81.17 KB。随后按 JPEG 图像格式读取文件，并依据目录结构识别类别标签，例如 test/MildDemented 路径对应 MildDemented 类别。建议先在小样本上核对字段与编码，确认读取结果无误后再批量接入后续流程。由于数据规模很小，读取与校验成本较低，适合先完成端到端的流程打通，再考虑扩展数据或调整模型。关于官方提供的加载脚本、划分方式或评测协议，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集文件数量为 20 个，总体积约 81.17 KB，规模较小，单张图像的平均体积也较小，可能限制其在训练复杂模型或进行统计评估方面的作用。数据仅见 test 目录下的 MildDemented 类别样例，训练集与其他类别的组织情况源站未提供，因此类别完整性与分布均衡性无法确认。数据许可标注为 Unknown，使用与再分发条件不明确。图像的采集条件、标注规范与质量控制流程，源站未提供。综合来看，该数据更适合流程验证与入门实践，不宜直接作为临床结论的依据。
【引用与许可】
引用该数据集时，可参考源站给出的描述：PREET PAL SINGH (2023). alzheimers-dataset-4-class-of-images [Dataset]，并注明其来自 Kaggle 平台及对应访问地址。该数据集版本为 v1，发布时间为 2023 年 4 月 12 日。许可信息标注为 Unknown，源站未提供具体的许可条款，因此在商业使用、再分发或衍生作品发布前，应向数据发布者确认授权条件。关于引用格式的更多要求与使用限制的详细说明，源站未提供。
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
源站：https://kaggle.com/datasets/preetpalsingh25/alzheimers-dataset-4-class-of-images
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 56.2 MB。
数据说明
PREET PAL SINGH (2023). alzheimers-dataset-4-class-of-images [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/preetpalsingh25/alzheimers-dataset-4-class-of-images
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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