摘要：脑卒中 CT 扫描图像数据集包含 2,515 张图像（JPG），2 类（Normal 1,551/Stroke 964），3 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（Train）：1,843 张图像（73.3%）- Normal 1,087 张、Stroke 756 张；(2) 测试集（Test）：437 张图像（17.4%）- Normal 307 张、Stroke 130 张；(3) 验证集（Validation）：235 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
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开源协议
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