ADAM脑动脉瘤检测与分割挑战集
ADAM 数据集包含脑 MRA 病例、动脉瘤标签和分割任务设置，适合训练自动筛查模型、定位小动脉瘤和评估未破裂动脉瘤分割算法。
基本信息
资源简介
ADAM脑动脉瘤检测与分割挑战集
【一句话概览】
Grand Challenge 是一个面向生物医学成像领域机器学习解决方案端到端开发的平台，涉及生物医学成像、机器学习、挑战赛和算法等方向（来源 adam.isi.uu.nl）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Grand Challenge》。
【数据内容】
源站原始描述：A platform for end-to-end development of machine learning solutions in biomedical imaging
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：一个用于生物医学成像中机器学习解决方案端到端开发的平台。
【主题与分类】
主题标签：biomedical imaging、machine learning、challenges、algorithms。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://adam.isi.uu.nl/details/
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。
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://adam.isi.uu.nl/details/
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:
数据说明
ADAM 提供 TOF-MRA 和结构像，用于未破裂颅内动脉瘤检测与分割，是脑动脉瘤 AI 研究常用挑战数据。
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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