肺栓塞位置均衡子集
该Kaggle数据集是RSNA-STR肺栓塞挑战的辅助表格子集，按栓塞位置均衡抽取病例，适合构建肺栓塞定位和分层实验。 数据包含真实病例或专家标注信息，适用于围绕相关疾病开展模型训练、表型抽取、影像识别、分割、预后评估或临床自然语言处理等研究。
基本信息
资源简介
肺栓塞位置均衡子集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Location-balanced dataset of Pulmonary Embolism》。源站首次发布：2023-06-13。
【数据内容】
源站原始描述：Subset of the RSNA STR Pulmonary Embolism (PE) Detection (available in [ that considers only confirmed PE exams, as well as a balanced amount of different types of PE, according to discrete groups of PE locations, namely central (whatever combination of central and sided positions), left-sided only, right-sided only, and double-sided. The amount of studies for each of the 4 groups is 230 for the train-validation set. 30 additional studies conform an independent test set (equal representation, 10…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 41.14 KB。
【主题与分类】
主题标签：intermediate、heart conditions、categorical、image classification、medicine。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/ivanluquedeltoro/big-subset-pe
使用许可：Unknown。
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.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/
数据集大小约 0.01 GB。
数据说明
该Kaggle数据集是RSNA-STR肺栓塞挑战的辅助表格子集，按栓塞位置均衡抽取病例，适合构建肺栓塞定位和分层实验。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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