脑内出血
脑内出血是指脑实质内血管非创伤性破裂导致的局灶性血肿形成，约占全部脑卒中的10%–15%，但致死致残率高。常见病因包括高血压性小动脉硬化、脑淀粉样血管病、血管畸形及抗凝治疗等。血液急性溢出直接压迫并破坏神经组织，同时血肿周围水肿及炎症反应加剧继发性脑损伤。典型临床表现包括突发局灶性神经功能缺损、头痛、恶心呕吐、意识水平下降及血压显著升高，症状在数分钟至数小时内进展。诊断主要依赖CT平扫，MRI可辅助病因判断。急性期管理以控制血压、逆转凝血异常、降低颅内压及预防血肿扩大为核心，部分病例可行微创或开颅血肿清除。该病是神经重症与急诊医学的重要研究领域，围绕早期血肿扩大预测、微创手术指征优化及神经保护策略的临床试验持续推进。
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HICH-IT高血压性脑内出血数据集
包含头部CT图像与电子病历文本的高血压性脑内出血数据集，标注关键解剖结构，用于AI辅助诊断与治疗。
HEFMI-ICH：面向脑出血的混合脑电图-功能近红外光谱运动想象数据集
面向普通人和脑出血患者的左右手运动想象脑电图与功能近红外光谱混合脑机接口数据集，仅限科研用途。
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。
赖氨酰羟化酶1在高血压性脑出血血管损伤中的作用
该数据集包含通过高血压性脑出血小鼠模型获得的实验数据，涉及遗传调控、分子表达、血管稳定性评估及组织病理分析等多模态信息，主要研究赖氨酰羟化酶1在脑出血血管损伤中的作用机制，旨在揭示其调控血管稳定性、减轻出血性损伤的潜在治疗价值，为高血压性脑出血的病理机制和干预策略提供科学依据。
模型输入
脑出血单因素敏感性分析的模型输入参数范围，包含再出血相对风险及CTA、DSA等缩写定义。
变量的预测性能
提供脑出血评分相关变量的预测性能指标（AUC、灵敏度、特异度等），数据为表格形式。
研究人群及出院早期结局影响因素的逐步逻辑回归分析
包含颅内出血患者入院生理和实验室指标及出院结局，通过逐步逻辑回归分析识别影响早期预后的独立危险因素。
出血性脑卒中患者血压精准重症管理数据集
用于出血性脑卒中患者个体化血压管理的动态线性模型数据集，包含模拟血压时间序列，支持精准重症监护研究。
脑出血患者并发症率数据集（有/无随访数据）
脑出血患者并发症率统计，对比有/无随访数据的影响。
出血性中风：病例和对照识别错误原因数据集
该数据集包含出血性中风病例与对照识别错误原因的相关数据。
假阳性IC+病例
包含机器学习算法在头部CT中检测颅内出血假阳性IC+病例的数据集，用于研究不确定感知分类对临床管理的影响。
预测血肿扩大的受试者工作特征（ROC）分析
用于预测血肿扩大的ROC分析数据集，包含评估模型性能的相关数据。
