基本信息

创建/更新时间

2025-09-22

资源简介

RSNA 2025颅内动脉瘤检测数据集是一个用于医学影像分析的专业数据集，包含4,348名独特患者的医学影像数据，其中1,864名患者（42.9%）确诊有动脉瘤，2,484名患者（57.1%）为对照组。该数据集总计包含4,348个影像序列和1,028,811个DICOM文件，涵盖单帧DICOM（92.6%）和多帧DICOM（7.4%）两种格式。影像模态包括CTA（41.5%）、MRA（28.8%）、MRI T2（22.6%）和MRI T1增强（7.0%），主要图像尺寸为512×512像素，并提供13个解剖部位的动脉瘤定位标注数据。该数据集主要应用于颅内动脉瘤的自动检测、医学影像分析和计算机辅助诊断研究。

原始链接

https://github.com/Reasat/rsna-intracranial-aneurysm-detection

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/Reasat/rsna-intracranial-aneurysm-detection.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/Reasat/rsna-intracranial-aneurysm-detection/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据说明

RSNA 2025颅内动脉瘤检测数据集是一个用于医学影像分析的专业数据集，包含4,348名独特患者的医学影像数据，其中1,864名患者（42.9%）确诊有动脉瘤，2,484名患者（57.1%）为对照组。该数据集总计包含4,348个影像序列和1,028,811个DICOM文件，涵盖单帧DICOM（92.6%）和多帧DICOM（7.4%）两种格式。影像模态包括CTA（41.5%）、MRA（28.8%）、MRI T2（22.6%）和MRI T1增强（7.0%），主要图像尺寸为512×512像素，并提供13个解剖部位的动脉瘤定位标注数据。该数据集主要应用于颅内动脉瘤的自动检测、医学影像分析和计算机辅助诊断研究。

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