RSNA肺炎检测挑战数据集
RSNA肺炎检测数据集包含胸部X光影像及肺炎区域标注框，用于训练目标检测模型，实现肺炎自动定位与辅助诊断。
基本信息
模态
图像
大小
150 GB
数据量
26684
任务类型
目标检测
许可
Kaggle Competition License
创建/更新时间
2018-01-01
资源简介
RSNA肺炎检测挑战数据集
【数据内容】
源站原始描述：Can you build an algorithm that automatically detects potential pneumonia cases?
【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/c/rsna-pneumonia-detection-challenge
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。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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.competition_download("rsna-pneumonia-detection-challenge")
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-pneumonia-detection-challenge
数据集大小约 150.00 GB。
数据说明
RSNA肺炎检测挑战数据集由北美放射学会发布，包含胸部X光影像及肺炎标注框，用于训练肺炎检测与定位算法，是医学影像目标检测领域的重要基准数据集。
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
Kaggle Competition License
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