FOMO60K数据集
包含60,529次脑MRI扫描的大规模数据集，用于脑梗死分类、脑膜瘤分割和脑年龄回归等任务。
基本信息
资源简介
FOMO60K数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《FOMO-MRI/FOMO60K》。源站首次发布：2025-04-14。
【数据结构与技术规格】
文件数 49227 个。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-feature-extraction、task_categories:zero-shot-classification、license:other、size_categories:10K<n<100K、modality:3d、modality:image、arxiv:2506.14432、arxiv:2604.11679、region:us、brain。
【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://huggingface.co/datasets/FOMO-MRI/FOMO60K
使用许可：other。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-05-05，引用时请注意版本时效。
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("FOMO-MRI/FOMO60K")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/FOMO-MRI/FOMO60K
数据说明
FOMO60K是由16个公开来源整合的大规模脑MRI数据集，包含60,529次扫描，覆盖11,187名受试者的13,900次扫描会话。该数据集具有显著的异质性，涵盖不同人口统计特征、扫描设备型号、场强及采集协议。数据经过RAS方向重定向和会话内仿射配准，所有图像均进行去颅骨或去标识处理。该数据集旨在支持临床环境下脑MRI基础模型的开发，通过自监督学习解决临床数据噪声大、标注稀缺的核心挑战，应用于脑梗死分类、脑膜瘤分割和脑年龄回归等任务。
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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