FOMO60K

FOMO60K是一个大规模异构脑MRI数据集,含60,529次扫描,来自16个公开来源,支持自监督学习研究。

丹麦哥本哈根大学计算机科学系, 先锋人工智能中心, 哥本哈根生物与精确精神病学研究中心, 美国Athinoula A. Martinos生物医学成像中心, 美国马萨诸塞总医院, 哈佛医学院, 美国麻省理工学院, 伦敦大学学院Hawkes研究所, 约翰霍普金斯大学, 丹麦放射学人工智能测试中心, 哥本哈根大学健康与医学科学学院, 哥本哈根大学医院, 丹麦大学医院, 哥本哈根大学临床医学系丹麦哥本哈根大学计算机科学系, 先锋人工智能中心, 哥本哈根生物与精确精神病学研究中心, 美国Athinoula A. Martinos生物医学成像中心, 美国马萨诸塞总医院, 哈佛医学院, 美国麻省理工学院, 伦敦大学学院Hawkes研究所, 约翰霍普金斯大学, 丹麦放射学人工智能测试中心, 哥本哈根大学健康与医学科学学院, 哥本哈根大学医院, 丹麦大学医院, 哥本哈根大学临床医学系
arXiv
2025-06-17 更新
浏览 14
医学影像task_categories:image-feature-extractiontask_categories:zero-shot-classificationlicense:othersize_categories:10K<n<100Kmodality:3dmodality:imagearxiv:2506.14432arxiv:2604.11679region:usbrainmrissl
FOMO60K

基本信息

模态
医学影像
大小
1461.13 GB
数据量
49229
许可
other
创建/更新时间
2025-06-17

资源简介

FOMO60K

【数据集背景】

本数据集源站标题为《FOMO25/FOMO-MRI》。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/FOMO25/FOMO-MRI

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。

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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("FOMO25/FOMO-MRI")
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/FOMO25/FOMO-MRI

数据说明

FOMO60K是一个大规模异构脑磁共振成像数据集,包含来自13,900个会话和11,187个受试者的60,529个脑MRI扫描,涵盖临床和研究级图像、多种MRI序列、广泛的解剖和病理变异性,包括脑部异常。仅进行最小预处理,并提供自监督预训练和微调代码,用于支持大规模医疗影像中的自监督学习方法发展和基准测试。

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。

完整数据卡:huggingface.co/datasets/FOMO25/FOMO-MRI

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