肺部感染检测数据集

该数据集是一个包含317张肺部图像的医学影像数据集，涵盖健康、类型1疾病和类型2疾病三个类别，其中训练集251张、测试集66张，数据模态为医学图像，主要用于训练和评估深度学习模型，支持肺部感染检测与疾病分类的医学图像分析研究。

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2024-11-15 更新

医学图像分析疾病检测

基本信息

创建/更新时间

2024-11-15

资源简介

该数据集是一个用于肺部感染检测的医学影像数据集，包含肺部图像，分为三个类别：健康、类型1疾病和类型2疾病。数据集共包含317张图像，其中训练集251张，测试集66张。数据来源于公开的肺部影像，可用于训练和评估卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，主要应用于医学图像分析领域，支持肺部疾病的自动检测与分类研究。

原始链接

https://github.com/Vaibhav99mishra/Lung_Infection_Detection_Using_CNN

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/Vaibhav99mishra/Lung_Infection_Detection_Using_CNN.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/Vaibhav99mishra/Lung_Infection_Detection_Using_CNN/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Requirements

Python 3.x
TensorFlow
OpenCV
NumPy
Matplotlib
scikit-learn

Install required packages

pip install tensorflow opencv-python numpy matplotlib scikit-learn

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