MELD病灶检测的机器学习分类器模型
该数据集包含基于MELD队列训练的机器学习分类器模型，主要数据模态为经过训练的模型文件，用于检测局灶性皮质发育不良这一癫痫常见病因，主要应用于神经影像分析、癫痫病灶自动检测和脑部病变定位等医学研究领域。
基本信息
资源简介
MELD病灶检测的机器学习分类器模型
【数据内容】
源站原始描述：Machine-learning models trained on the MELD cohort to detect focal cortical dysplasia. These models can be used to test the MELD detectection pipelineMore details can be found in the paper:Spitzer
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：在MELD队列上训练的机器学习模型用于检测局灶性皮质发育不良。这些模型可用于测试MELD检测流程。更多详情参见论文：Spitzer,...
【获取与许可】
源站页面：https://b2find.eudat.eu/dataset/ef3b9342-c583-5363-bfb5-76d4ebdb32e9
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数据集获取
源站：https://b2find.eudat.eu/dataset/ef3b9342-c583-5363-bfb5-76d4ebdb32e9
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- 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
该数据集包含基于MELD队列训练的机器学习模型，用于检测局灶性皮质发育不良。数据集提供了训练好的分类器模型，可用于测试MELD检测流程。这些模型专门针对癫痫相关的脑部病变检测任务，主要应用于神经影像分析和癫痫病灶定位研究，有助于提高局灶性皮质发育不良的自动检测准确率。
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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