摘要：CPAISD（Core-Penumbra Acute Ischemic Stroke Dataset）是一个专注于超急性脑卒中研究的医学影像数据集，包含112例超急性脑卒中患者的非对比增强颅脑CT扫描，共计10,165个切片。
数据集简介
数据集概述
CPAISD（Core-Penumbra Acute Ischemic Stroke Dataset）是一个专注于超急性脑卒中研究的医学影像数据集，包含112例超急性脑卒中患者的非对比增强颅脑CT扫描，共计10,165个切片。该数据集所有扫描均经过专家手动标注缺血核心（ischemic core）和缺血半暗带（penumbra）区域，并使用Kitware DicomAnonymizer进行匿名化处理，保留了患者性别、年龄、CT扫描仪制造商和型号等关键元数据字段，为医学图像分析和急性缺血性脑卒中机制研究提供了高质量的标注数据资源。
数据结构与关键特征
数据集采用三折交叉验证结构组织，包括训练集（92例研究，8,376个切片）、验证集（10例研究，980个切片）和测试集（10例研究，809个切片）。每个研究（study）包含多个切片，每个切片提供四种数据格式：原始匿名化DICOM文件（*_raw.dcm）、Numpy数组格式的CT图像（image.npz）、缺血核心与半暗带分割掩码（mask.npz）以及切片级和研究级元数据文件（metadata.json），元数据包含扫描设备信息、患者人口统计学特征、NIHSS评分、DSA结果、发病时间和致死率等临床指标，数据结构设计既支持深度学习框架的高效读取，又保留了医学研究所需的完整临床上下文信息。
应用价值与研究方向
该数据集为急性脑卒中的早期诊断和治疗决策提供了关键数据支撑，可直接应用于缺血核心与半暗带的自动分割、治疗时间窗评估、预后预测等临床场景，显著提升脑卒中急诊处理效率。在研究层面，数据集支持多模态深度学习模型开发（U-Net、nnU-Net等分割架构）、影像组学与临床结局关联分析（NIHSS评分预测、致死率风险评估）、跨设备域适应研究（不同CT扫描仪制造商和型号的域偏移问题）以及小样本学习和迁移学习方法验证，为推动脑卒中智能诊疗技术的临床转化奠定了坚实基础。
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-272
文件大小：5G
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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