中风数据集
2021年TEKNOFEST健康AI竞赛的中风临床特征表格数据集，用于预测中风风险。
基本信息
资源简介
中风数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《İNME VERİ SETİ (STROKE DATASET)》。源站首次发布：2025-02-12。
【数据内容】
源站原始描述：**EN** The dataset consists of anonymized DICOM, PNG format brain CT slice images. Brain CT cross-sectional images were labeled and hyperacute/acute ischemic areas and hemorrhagic areas were segmented by seven (7) radiologists. During the labeling and segmentation process, the annotation made by one radiologist was checked by another radiologist. The total data set consisted of 6951 brain CT slices. Of these, 4557 had no signs of stroke or chronic ischemic stroke, while 2394 had acute/hyperacute…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 11.05 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、computer science、health、computer vision、image classification、image segmentation。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/orvile/inme-veri-seti-stroke-dataset
使用许可：Other (specified in description)。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("orvile/inme-veri-seti-stroke-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d orvile/inme-veri-seti-stroke-dataset
unzip inme-veri-seti-stroke-dataset.zip -d inme-veri-seti-stroke-dataset/
数据集大小约 0.97 GB。
数据说明
该数据集来源于2021年TEKNOFEST健康人工智能竞赛，主要内容为关于中风（脑卒中）的临床特征数据，可能包含年龄、性别、高血压、心脏病史等指标，用于中风风险预测或分类任务。模态为表格数据。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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