摘要头部 CT 出血数据集包含 200 张平衡的 CT 切片100 正常 100 出血每张来自不同患者标签存储在 CSV专为小数据集深度学习研究设计简单数据增强可实现 90% 准确率。数据集简介数据集概述头部 CT 出血数据集是一个平衡的正常与出血头部 CT 数据集专为小样本深度学习研究而设计。该数据集包含 200 张 CT 切片100 张正常头部 CT 切片和 100 张出血头部 CT 切片无出血类型区分如硬膜外出血、硬膜下出血、蛛网膜下腔出血等。标签存储在 CSV 文件中每张切片来自不同的患者。数据集的主要目的是在小数据集环境下开发预测影像学发现的方法展示即使在数据有限的情况下通过简单的数据增强技术也能在测试集上实现 90% 的准确率。数据集旨在推动医学影像人工智能的前沿发展。数据集来源创建者从 Google Images 下载公开 CT 图像200 张切片100 正常 100 出血每张来自不同患者CSV 标签专为小数据集环境下的深度学习方法开发而设计。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-106文件大小24M原创声明本数据集为整理作品