男性脱发Norwood量表数据集
该数据集是一个包含从5个角度拍摄的男性脱发图像集合,每张图像都标注了对应的Norwood量表等级(共7类),属于医学图像模态,主要用于计算机视觉在皮肤病学领域的应用研究,特别是训练机器学习模型进行脱发程度的自动分类与评估,以辅助临床诊断决策。
基本信息
资源简介
该数据集是一个专门用于男性脱发(雄激素性脱发)研究的图像数据集,包含从5个不同角度拍摄的脱发区域图像,每张图像都标注了对应的Norwood量表等级(共7个等级)。数据集通过收集真实患者的脱发图像构建而成,主要用于计算机视觉在皮肤病学领域的应用研究,特别是脱发程度的自动分类与评估。该数据集可用于训练机器学习模型进行脱发分级诊断,辅助临床决策支持系统的开发。
下载信息
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需登录公开下载
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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("unidpro/hair-loss-male-norwood-scale")
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 unidpro/hair-loss-male-norwood-scale
unzip hair-loss-male-norwood-scale.zip -d hair-loss-male-norwood-scale/
数据说明
该数据集是一个专门用于男性脱发(雄激素性脱发)研究的图像数据集,包含从5个不同角度拍摄的脱发区域图像,每张图像都标注了对应的Norwood量表等级(共7个等级)。数据集通过收集真实患者的脱发图像构建而成,主要用于计算机视觉在皮肤病学领域的应用研究,特别是脱发程度的自动分类与评估。该数据集可用于训练机器学习模型进行脱发分级诊断,辅助临床决策支持系统的开发。
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
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