Name: 脑膜瘤MRI图像数据集
Creator: fernando2rad

基本信息

创建/更新时间

2023-02-12

资源简介

该数据集是一个公开的医学影像数据集，专门用于脑膜瘤的研究。它包含多模态的脑部磁共振成像（MRI）数据，具体包括T1加权、对比增强和T2加权的MRI图像。这些图像已由放射科医生进行专业解释，并根据脑膜瘤在脑内的具体解剖位置（如斜坡/岩斜、蝶骨/海绵窦等区域）进行了分类标注。数据集中所有图像均经过匿名化处理，不包含任何患者识别信息。该数据集主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断以及基于深度学习的脑膜瘤自动检测与分类研究。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/fernando2rad/neuro_cnn_meningioma_39c

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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("fernando2rad/neuro_cnn_meningioma_39c")
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 &amp;&amp; git clone https://hf-mirror.com/datasets/fernando2rad/neuro_cnn_meningioma_39c

数据说明

该数据集是一个公开的医学影像数据集，专门用于脑膜瘤的研究。它包含多模态的脑部磁共振成像（MRI）数据，具体包括T1加权、对比增强和T2加权的MRI图像。这些图像已由放射科医生进行专业解释，并根据脑膜瘤在脑内的具体解剖位置（如斜坡/岩斜、蝶骨/海绵窦等区域）进行了分类标注。数据集中所有图像均经过匿名化处理，不包含任何患者识别信息。该数据集主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断以及基于深度学习的脑膜瘤自动检测与分类研究。

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