3D人脑结构MRI扫描数据集
该数据集包含3794个匿名化3D结构MRI脑扫描（图像模态），来自2607个个体，涵盖认知正常和阿尔茨海默病临床诊断的受试者，数据来源于DLBS、IXI、NKI-RS、OASIS-1和OASIS-2五个公开数据集，主要用于脑结构分析、神经影像学研究以及阿尔茨海默病等神经退行性疾病的检测与诊断。
基本信息
资源简介
3D人脑结构MRI扫描数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《radiata-ai/brain-structure》。源站首次发布：2024-12-22。
【数据内容】
源站原始描述：## 🧠 Dataset Summary 3794 anonymized 3D structural MRI brain scans (T1-weighted MPRAGE NIfTI files) from 2607 individuals included in five publicly available datasets: DLBS IXI NKI-RS OASIS-1 and OASIS-2 Subjects have a mean age of 45 ± 24. 3529 scans come from cognitively normal individuals and 265 scans from individuals with an Alzheimer''''s disease clinical diagnosis. Scan image dimensions are 113x137x113, 1.5mm^3 resolution, aligned to MNI152 space (see methods). Scans have been…
【数据结构与技术规格】
文件数 7603 个。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-classification、language:en、license:odc-by、region:us、medical、brain-data、mri。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/radiata-ai/brain-structure
使用许可：odc-by。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-01-18，引用时请注意版本时效。
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。
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("radiata-ai/brain-structure")
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/radiata-ai/brain-structure
数据说明
该数据集是一个3D人脑结构MRI扫描数据集，包含来自2607个个体的3794个匿名化3D结构MRI脑扫描（T1加权MPRAGE NIfTI文件）。数据来源于五个公开可用的数据集：DLBS、IXI、NKI-RS、OASIS-1和OASIS-2。受试者平均年龄为45±24岁，其中3529个扫描来自认知正常的个体，265个扫描来自临床诊断为阿尔茨海默病的个体。扫描图像尺寸为113x137x113，分辨率为1.5mm³，并与MNI152空间对齐。该数据集主要用于脑结构分析、神经影像学研究，以及阿尔茨海默病等神经退行性疾病的检测与诊断研究。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
