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脊柱CT影像数据

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简介：
脊柱CT影像数据集包含了详细的脊柱解剖结构信息，用于诊断和研究各种脊椎疾病。 脊柱三维重建的原始CT数据是进行脊柱侧弯三维重建及研究的重要资料。

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  • 脊柱CT影像数据
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    脊柱CT影像数据集包含了详细的脊柱解剖结构信息，用于诊断和研究各种脊椎疾病。 脊柱三维重建的原始CT数据是进行脊柱侧弯三维重建及研究的重要资料。
  • 汇总了全套脊柱CT数据
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    本资料集汇编了全面的脊柱CT扫描影像数据，为医学研究和临床诊断提供详尽信息与支持。 一个包含全脊柱的CT数据被用于测试。
  • 脊柱CT断层扫描 Spinal_Bowed.zip
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    每次扫描通常由多个切片构成,旨在覆盖脊柱的不同区域,涵盖颈部（颈部）、胸部（上背部）以及腰椎（下背部）等部位。这些数据以两种主要格式存储:分别是.jpg和.dcm图像格式。在数据说明目录下,包含一个名为文件的主目录,其中设有四个子目录:每个脊柱侧弯患者对应两个不同的扫描格式,即.jpg和.dcm图像集分别存放着相应的影像资料。另外还有一个扩展名为.csv的辅助信息表,该表格详细记录了所有媒体文件的基本参数信息:其中.DCM字段指向.dcm类型影像的链接,JPG字段则指向.jpg类型影像的链接。这些数据集合对于开展脊柱侧弯自动检测、分割以及分类研究具有重要的学术价值,同时也可能为制定治疗方案和技术手段提供参考依据。
  • 癌症CT影像数据集
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    该数据集包含多种癌症患者的CT影像资料及对应的临床信息，旨在支持医学研究和AI辅助诊断技术的发展。 本数据集包含69位不同患者的475个癌症CT影像病例以及患者年龄信息，是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。
  • 脑部CT（MRI）影像数据集
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    本数据集包含大量高质量的脑部CT和MRI图像，旨在支持医学研究、疾病诊断及人工智能算法开发，促进神经科学的进步。 该数据集包含1336张大脑CT或MRI图像，用于预测MGMT启动子基因的存在或缺失。
  • 基于nnUnet 3d-fullres训练的脊柱CT结果分析
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    本研究采用nnUNet 3D-fullres模型对脊柱CT影像进行深度学习训练与分析，旨在提高脊柱疾病诊断的准确性和效率。 基于nnUnet 3d_fullres训练的脊柱CT模型已经完成了1000个epoch的训练。相关教程可以参考某个博客文章。
  • 胸部CT扫描影像数据集-数据集
    优质
    本数据集包含大量胸部CT扫描图像，旨在为医学研究和AI模型训练提供高质量的数据支持，助力肺部疾病早期诊断与分析。 这是一个关于胸部癌检测的项目，使用机器学习和深度卷积神经网络（CNN）。我们通过AI模型分类和诊断病人是否患有癌症，并提供有关癌症类型和治疗方法的信息。为了启动这个项目，我们需要收集大量数据并进行清理以供CNN模型使用。为此，我从多个资源中获取了相关数据集，例如chest-ctscan-images_datasets.txt 和 chest-ctscan-images_datasets.zip等文件。
  • 肺部疾病的CT影像数据集
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    该肺部疾病CT影像数据集包含了多种常见肺部疾病的高质量CT图像，为医学研究和诊断提供了宝贵资源。 肺部疾病CT图像数据集包含三个类别：健康、1型疾病和2型疾病。训练文件夹内有用于模型训练的图像，并按照类名称划分成不同的子文件夹；测试文件夹则包含了用于评估模型性能的图像，同样根据类别名分为若干子目录。整个数据集中共有300多张肺部CT影像。
  • 癌症CT影像数据（来自Kaggle）.txt
    优质
    本文件包含从Kaggle平台获取的癌症CT影像相关数据集，用于研究和分析肿瘤特征，支持医学图像处理及机器学习模型训练。 本数据集包含来自69位不同患者的475个病例的CT影像以及患者年龄信息，是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。该数据集规模适中，涵盖了癌症相关的医学图像资料。
  • 软组织肉瘤的CT影像数据集
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    本数据集汇集了多种类型的软组织肉瘤CT影像资料，旨在为医学研究和临床诊断提供详实的数据支持。 《Segmenting Soft Tissue Sarcomas》是关于通过手术病理确认的软组织肉瘤医学PET-CT图像的研究报告。从2004年11月到2011年11月期间，共发现了19例肺部转移病例。