RSNA-ASNR颅内出血检测挑战集
RSNA 颅内出血挑战集覆盖蛛网膜下腔、硬膜下、硬膜外、脑实质和脑室内出血标签，是训练 CT 出血筛查、亚型分类和急诊辅助诊断模型的经典数据集。
基本信息
模态
图像
数据量
874035
任务类型
分类
许可
Non-commercial use
创建/更新时间
2022-03-07
资源简介
RSNA 2019 数据集包含大规模非增强头颅 CT 切片，并标注颅内出血及五种亚型，适用于出血检测和亚型分类。
下载信息
注册下载
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需登录公开下载
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暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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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.competition_download("rsna-intracranial-hemorrhage-detection")
print("比赛数据已下载至:", 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 competitions download -c rsna-intracranial-hemorrhage-detection
数据说明
RSNA 2019 数据集包含大规模非增强头颅 CT 切片，并标注颅内出血及五种亚型，适用于出血检测和亚型分类。
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。
许可
Non-commercial use
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