RSNA Knee Abnormality Detection 是由 alenic 整理的膝关节医学影像数据集，基于 RSNA Knee Abnormality Detection 原始数据进行预处理，将 DICOM 影像转换为 JPEG 格式，并统一调整为 224 × 224 像素，旨在为膝关节异常识别相关的计算机视觉任务提供标准化图像数据。

原始 RSNA 数据集包含膝关节 MRI 检查影像及相关标注信息，涉及韧带与半月板损伤、骨关节炎、关节积液、滑膜炎、骨挫伤和骨折等多种异常。经过图像格式转换和尺寸统一后，该数据集更便于用于深度学习模型训练、图像分类及医学影像识别实验。

数据集组成

• 数据规模：该预处理版本标注的规模约为 820 K 张图像，整体大小约 10.77 GB。
• 数据格式：JPEG 图像及配套 CSV 元数据文件。
• 任务目标：基于膝关节 MRI 影像识别与分类相关异常。
• 预处理方式：读取 DICOM 影像、转换为 uint8 图像，并缩放至 224 × 224 像素。
• 标注信息：通过配套 CSV 文件提供的字段和标签组织数据；具体标注内容以该版本实际提供的文件为准。