RSNA-STR肺栓塞CT检测数据集

RSNA-STR肺栓塞挑战数据集包含CT肺动脉造影图像和影像级、研究级PE标签,是肺栓塞AI检测领域最经典公开基准之一。 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。

RSNA / Society of Thoracic RadiologyRSNA / Society of Thoracic Radiology
Kaggle
2020-01-01 更新
浏览 73
图像分类
RSNA STR Pulmonary Embolism Detection

基本信息

模态
图像
大小
934 GB
数据量
2322685
任务类型
分类
许可
Kaggle Competition Rules
创建/更新时间
2020-01-01

资源简介

RSNA-STR肺栓塞CT检测数据集

【数据内容】

源站原始描述:Classify Pulmonary Embolism cases in chest CT scans

【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-str-pulmonary-embolism-detection

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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-str-pulmonary-embolism-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-str-pulmonary-embolism-detection

数据集大小约 934.00 GB。

数据说明

RSNA-STR肺栓塞挑战数据集包含CT肺动脉造影图像和影像级、研究级PE标签,是肺栓塞AI检测领域最经典公开基准之一。

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 Rules

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