癫痫分类脑部FLAIR MRI数据集：局灶性与非局灶性，含增强图像（CLAHE与旋转）

数据集获取

源站：https://ieee-dataport.org/documents/brain-mri-dataset-epilepsy-classification-focal-and-non-focal-augmented-images-clahe

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集是一个用于癫痫分类的脑部医学影像数据集，包含来自阿卜杜勒阿齐兹国王大学医院的179例成人病例的流体衰减反转恢复（FLAIR）磁共振成像扫描，共计8763张标注图像。通过应用对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）和旋转等数据增强技术，图像数量扩展至17136张。数据集专注于二元分类任务，旨在区分局灶性癫痫与非局灶性癫痫（后者包括临床诊断为癫痫但MRI无病灶或非局灶性表现的病例），可用于支持癫痫诊断、影像分类算法开发及医学人工智能研究。

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。