颅内出血CT影像诊断数据集

该数据集是一个包含头颅CT影像的医学图像数据集,涵盖82位患者的脑窗和骨窗图像各2500张,以及318张带有出血掩模的图像和诊断数据CSV文件,主要用于颅内出血的自动检测与分割研究,支持深度学习模型开发和医学影像学教学。

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颅内出血检测医学影像分割

基本信息

创建/更新时间
2026-09-06

资源简介

该数据集是一个用于颅内出血检测与研究的医学影像数据集,包含头颅CT(计算机断层扫描)图像。数据来源于互联网公开数据,涵盖82位患者的CT扫描图像,每位患者约有30张图像切片,总计包含2500张脑窗图像和2500张骨窗图像。此外,数据集还提供了318张带有颅内出血图像掩模的图像,以及包含出血诊断数据和患者信息的CSV文件。该数据集主要应用于医学影像分析,支持深度学习模型的开发与训练,用于颅内出血的自动检测与分割,同时也可用于医学影像学的教学、研究及算法验证。

原始链接

https://haidatas.com/dataset/luneichuxuectyingxiangzhenduanshujuji_b899c167

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    • 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颅内出血检测与研究的医学影像数据集,包含头颅CT(计算机断层扫描)图像。数据来源于互联网公开数据,涵盖82位患者的CT扫描图像,每位患者约有30张图像切片,总计包含2500张脑窗图像和2500张骨窗图像。此外,数据集还提供了318张带有颅内出血图像掩模的图像,以及包含出血诊断数据和患者信息的CSV文件。该数据集主要应用于医学影像分析,支持深度学习模型的开发与训练,用于颅内出血的自动检测与分割,同时也可用于医学影像学的教学、研究及算法验证。

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

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