OASIS阿尔茨海默病检测
OASIS阿尔茨海默检测使用80,000张脑MRI，按病程分四类。训练用2D输入，沿z轴切256片，每患者取100至160片
基本信息
资源简介
OASIS阿尔茨海默病检测
OASIS Alzheimer's Detection
OASIS阿尔茨海默检测使用80,000张脑MRI，按病程分四类。原始.img/.hdr经FSL转为.nii，461名患者图像上传GitHub。训练用2D输入，沿z轴切256片，每患者取100至160片。依元数据和CDR分为痴呆、极轻度痴呆、轻度痴呆、非痴呆四类。.nii转.jpg后数据集1.3 GB，许可Apache 2.0，用于神经网络检测分析（来源 Kaggle，Apache 2.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023-06-18。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：所使用的数据集是 OASIS MRI 数据集（https://sites.wustl.edu/oasisbrains/），包含 80,000 张脑部 MRI 图像。这些图像根据阿尔茨海默病的进展被分为四类。该数据集旨在为分析和检测阿尔茨海默病的早期迹象提供有价值的资源。为使数据集便于访问，原始 .img 和 .hdr 文件使用 FSL（FMRIB Software Library）转换为 Nifti 格式（.nii）。461 名患者转换后的 MRI 图像已上传至一个 GitHub 仓库，可分多个部分访问。在神经网络训练中，使用 2D 图像作为输入。脑图像沿 z 轴被切成 256 个切片，并从每位患者中选取第 100 至 160 个切片。这种方法形成了一个用于分析的全面数据集。根据提供的元数据和临床痴呆评定量表（CDR）值对患者进行分类，得到四个类别：痴呆、极轻度痴呆、轻度痴呆和非痴呆。这些类别有助于检测和研究阿尔茨海默病进展的不同阶段。在数据集准备过程中，.nii MRI 扫描被转换为 .jpg 文件。尽管这种转换带来了一些挑战，但使用适当的工具成功处理了这些文件。所得数据集大小为 1.3 GB。借助这一全面的数据集，该项目旨在探索各种神经网络模型，并在阿尔茨海默病检测和分析中取得最佳结果。致谢：“数据由 OASIS-1: Cross-Sectional 提供（1-12）：主要研究者：D. Marcus、R. Buckner、J. Csernansky、J. Morris；P50 AG05681、P01 AG03991、P01 AG026276、R01 AG021910、P20 MH071616、U24 RR021382” 引用：OASIS-1: Cross-Sectional：https:/…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 321.63 KB。
【主题与分类】
主题标签：image、classification、medicine、pytorch、neural networks。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/ninadaithal/imagesoasis
使用许可：Apache 2.0。
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/ninadaithal/imagesoasis
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 1.36 GB。
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。
