位置平衡的肺栓塞数据集
该数据集是一个以CSV格式存储的医学数据集,包含经过位置平衡处理的肺栓塞相关数据,作为RSNA STR肺栓塞检测数据集的补充,数据模态涉及放射学影像及其标注信息,主要用于肺栓塞自动检测的深度学习模型训练与评估,支持医学影像分析和计算机辅助诊断方向的研究。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于肺栓塞检测的医学数据集,以CSV文件格式提供,作为RSNA STR肺栓塞检测数据集的补充。它包含了经过位置平衡处理的肺栓塞相关数据,主要源自放射学影像及其标注信息,用于辅助深度学习模型在肺栓塞自动识别任务中的训练与评估,特别适用于医学影像分析和计算机辅助诊断领域的研究。
下载信息
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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.dataset_download("ivanluquedeltoro/big-subset-pe")
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 ivanluquedeltoro/big-subset-pe
unzip big-subset-pe.zip -d big-subset-pe/
数据说明
该数据集是一个用于肺栓塞检测的医学数据集,以CSV文件格式提供,作为RSNA STR肺栓塞检测数据集的补充。它包含了经过位置平衡处理的肺栓塞相关数据,主要源自放射学影像及其标注信息,用于辅助深度学习模型在肺栓塞自动识别任务中的训练与评估,特别适用于医学影像分析和计算机辅助诊断领域的研究。
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。
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