脑卒中(CT)扫描图像数据集

摘要脑卒中 CT 扫描图像数据集包含 2,515 张图像JPG2 类Normal 1,551/Stroke 9643 个子集Train 73.3%/Test 17.4%/Validation 9.3%专为脑卒中诊断和深度学习二分类设计。数据集简介数据集概述脑卒中 CT 扫描图像数据集Brain Stroke CT Scan Image Dataset是一个用于脑卒中诊断的医学影像数据集包含 2,515 张 CT 扫描图像专为训练深度学习模型进行二分类任务正常 vs 卒中而设计。数据集按照标准机器学习划分组织为训练集、测试集和验证集适用于医学影像分析、计算机辅助诊断和深度学习研究。数据集包含 2,515 张 CT 图像分为 3 个子集和 2 个类别(1) 训练集Train1,843 张图像73.3%- Normal 1,087 张、Stroke 756 张(2) 测试集Test437 张图像17.4%- Normal 307 张、Stroke 130 张(3) 验证集Validation235 张图像9.3%- Normal 157 张、Stroke 78 张。类别分布Normal正常1,551 张61.7%、Stroke卒中964 张38.3%略微偏向正常样本这在医学影像数据集中是常见现象。图像格式JPG 格式。数据集结构清晰标注明确适合监督学习任务。持脑卒中自动检测、医学图像分类、深度学习模型训练CNN/ResNet/EfficientNet/ViT、迁移学习、CAD 系统、急诊筛查、算法基准测试建议处理类别不平衡、图像预处理、使用预训练模型、关注敏感度。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-163文件大小60M原创声明本数据集为整理作品