TFUScapes
基于MRI的经颅聚焦超声模拟数据集，含2,500次高分辨率模拟，用于加速脑刺激和深度学习研究。
基本信息
资源简介
TFUScapes
【数据集背景】
本数据集源站标题为《CAMMA-public/TFUScapes》。源站首次发布：2025-05-16。
【数据内容】
源站原始描述：## **A Skull-Adaptive Framework for AI-Based 3D Transcranial Focused Ultrasound Simulation** _Vinkle Srivastav, Juliette Puel, Jonathan Vappou, Elijah Van Houten, Paolo Cabras*, Nicolas Padoy*_ *co-last authors # # Arxiv ### Introduction Transcranial focused ultrasound (tFUS) is an emerging modality for non-invasive brain stimulation and therapeutic intervention, offering millimeter-scale spatial precision and the ability to target deep brain structures. However, the heterogeneous and anisotropi…
【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://github.com/CAMMA-public/TFUScapes
使用许可：NOASSERTION。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-06-03，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
git clone https://github.com/CAMMA-public/TFUScapes.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/CAMMA-public/TFUScapes/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Download the TFUScapes dataset and install the dependencies
The TFUScapes dataset is hosted on the Hugging Face. You can download the dataset and install the dependencies using the commands given below.
$ TFUScapes=/path/to/tfuscapes/repository
$ git clone https://github.com/CAMMA-public/TFUScapes $TFUScapes
$ cd $TFUScapes/
$ cd dataset && git clone https://huggingface.co/datasets/vinkle-srivastav/TFUScapes && cd ..
$ # Install Python dependencies
$ pip install vtk numpy
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。
