摘要OASIS 阿尔茨海默病检测数据集OASIS Alzheimer’s Detection是一个用于深度神经网络分析的大规模脑部 MRI 数据集。数据集简介数据集概述OASIS 阿尔茨海默病检测数据集OASIS Alzheimer’s Detection是一个用于深度神经网络分析的大规模脑部 MRI 数据集。该数据集使用 OASIS MRI 数据集https://sites.wustl.edu/oasisbrains/包含 80,000 张脑部 MRI 图像。图像根据阿尔茨海默病进展分为 四个类别。数据集旨在为分析和检测阿尔茨海默病早期征兆提供宝贵资源。为使数据集可访问原始 .img 和 .hdr 文件使用 FSLFMRIB Software Library 转换为 Nifti 格式.nii。461 名患者的转换后 MRI 图像已上传到 GitHub 存储库分多个部分访问(1) 数据量80,000 张脑部 MRI 图像461 名患者(2) 图像处理原始 .img/.hdr 文件转换为 Nifti 格式.nii然后转换为 .jpg 文件数据集大小 1.3 GB(3) 2D 图像切片脑部图像沿 z 轴切成 256 片每位患者选择 100-160 片(4) 四个类别基于元数据和临床痴呆评定量表CDRClinical Dementia Rating值分类 – 痴呆demented、极轻度痴呆very mild demented、轻度痴呆mild demented、非痴呆non-demented这些类别能够检测和研究阿尔茨海默病进展的不同阶段(5) 数据格式Nifti.nii和 JPEG.jpg。支持阿尔茨海默病检测与分析、早期征兆识别、疾病进展阶段分类四类、深度神经网络模型训练CNN、3D CNN、ResNet、脑部 MRI 图像分析、神经影像学研究、计算机辅助诊断CAD系统、临床决策支持、医学图像分类、神经退行性疾病研究、教育与培训、算法基准测试。该项目旨在探索各种神经网络模型并在阿尔茨海默病检测和分析中实现最佳结果。数据集来源使用 OASIS MRI 数据集80,000 张脑部 MRI461 名患者FSL 转换为 Nifti 再转 JPEG1.3 GBz 轴切片每患者 100-160 片基于 CDR 分四类痴呆、极轻度、轻度、非痴呆GitHub 存储库专为阿尔茨海默病检测和深度学习设计DOI: 10.1162/jocn.2007.19.9.1498。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-129文件大小1.2G原创声明本数据集为整理作品