脑CT出血掩膜图像集
该数据集将头颅 CT 与出血掩膜转换为易用图像格式，适合原型验证、轻量级分割模型训练和出血区域可视化，但研究时应回溯原始 PhysioNet 来源。
基本信息
资源简介
脑CT出血掩膜图像集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Brain CT Images with Intracranial Hemorrhage Masks》。源站首次发布：2019-12-04。
【数据内容】
源站原始描述：### Context *Intracranial hemorrhage, bleeding that occurs inside the cranium, is a serious health problem requiring rapid and often intensive medical treatment. For example, intracranial hemorrhages account for approximately 10% of strokes in the U.S., where stroke is the fifth-leading cause of death. Identifying the location and type of any hemorrhage present is a critical step in treating the patient. Diagnosis requires an urgent procedure. When a patient shows acute neurological symptoms suc…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 331.79 KB。
【主题与分类】
主题标签：image、health、government、medicine。
【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://www.kaggle.com/datasets/vbookshelf/computed-tomography-ct-images
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("vbookshelf/computed-tomography-ct-images")
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 vbookshelf/computed-tomography-ct-images
unzip computed-tomography-ct-images.zip -d computed-tomography-ct-images/
数据说明
该 Kaggle 数据集整理头颅 CT JPG 图像和颅内出血掩膜，便于快速开展出血检测、二值分割和教学实验。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
