mir医疗数据集导入代码

Mir Medical Data Set是一个用于医学图像分析的大型数据集，它包含了各种类型的医学图像，如CT、MRI等，以及相应的标注信息。在Python中，特别是在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中导入此类数据通常涉及数据预处理、加载和数据批处理步骤。

以下是一个简单的示例，展示如何使用`torchvision`库来加载和查看Mir Medical Data Set中的图像：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),  # 调整图像大小
    transforms.ToTensor(),           # 将图像转换为张量
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化
])

# 加载数据集
mir_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_mir_dataset', transform=transform)

# 创建数据加载器
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(mir_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)  # 分批次读取

# 查看第一个样本
for images, labels in data_loader:
    print("Image size:", images.shape)
    break