Advertisement

KiTS 医学影像分割数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:GZ


简介:
KiTS医学影像是一个用于肾脏肿瘤分割的数据集,包含约200个CT扫描样本及相应的专家标注,旨在推动肾癌自动诊断技术的发展。 KiTS21(肾肿瘤分割)是一个用于在CT图像上分割肾脏、其上的肿瘤以及囊肿的数据集,并且是MICCAI 2021挑战赛的一部分。到目前为止,已经举办了三届比赛:分别是KiTS19、KiTS21和KiTS23。作为第二届赛事的KiTS21,在原有的基础上增加了对囊肿进行分割的任务,而这一任务在后续的比赛中被沿用下来。该数据集包括了300例公开训练样本以及不对外公布的测试样本共100例,其中训练部分由来自KiTS19的数据构成:即包含210个用于培训的数据和另外新增加的90个原测试案例。 肾癌是成人中最常见的恶性肿瘤之一,并且其发病率被认为正在上升。值得庆幸的是,大多数肾瘤在手术仍可进行时便已被发现并诊断出来。然而,在局部性肾癌治疗领域仍然存在诸多未解之谜;而对于已经出现转移的病例,则几乎都是致命性的。由于CT成像技术使得肾肿瘤清晰可见,这为放射科医生和外科医生提供了重要依据来研究肿瘤大小、形状及外观与其预后之间的关系。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • KiTS
    优质
    KiTS医学影像是一个用于肾脏肿瘤分割的数据集,包含约200个CT扫描样本及相应的专家标注,旨在推动肾癌自动诊断技术的发展。 KiTS21(肾肿瘤分割)是一个用于在CT图像上分割肾脏、其上的肿瘤以及囊肿的数据集,并且是MICCAI 2021挑战赛的一部分。到目前为止,已经举办了三届比赛:分别是KiTS19、KiTS21和KiTS23。作为第二届赛事的KiTS21,在原有的基础上增加了对囊肿进行分割的任务,而这一任务在后续的比赛中被沿用下来。该数据集包括了300例公开训练样本以及不对外公布的测试样本共100例,其中训练部分由来自KiTS19的数据构成:即包含210个用于培训的数据和另外新增加的90个原测试案例。 肾癌是成人中最常见的恶性肿瘤之一,并且其发病率被认为正在上升。值得庆幸的是,大多数肾瘤在手术仍可进行时便已被发现并诊断出来。然而,在局部性肾癌治疗领域仍然存在诸多未解之谜;而对于已经出现转移的病例,则几乎都是致命性的。由于CT成像技术使得肾肿瘤清晰可见,这为放射科医生和外科医生提供了重要依据来研究肿瘤大小、形状及外观与其预后之间的关系。
  • Synapse
    优质
    Synapse医学图像分割数据集是一套全面的医疗影像资料集合,旨在推进自动图像分割技术的发展,尤其关注中枢神经系统的精确分析与研究。 已经处理好的png格式的Synapse医学分割数据集包含512*512大小的图片,分为train和mask两部分。其中mask文件包含了8个类别,并用像素值0到7表示。因此,在原始状态下,mask中的png图像会显示为全黑。而经过RGB映射后的label图像是为了更直观地展示标签信息,可以直接用于大多数分割模型的训练中。
  • 综述
    优质
    《医学影像分割综述》一文全面回顾了当前医学影像分割领域的研究进展与技术方法,包括传统算法及深度学习应用,并探讨未来发展趋势。 图像分割是一个经典的难题,在影像医学领域的发展过程中显得尤为重要。本段落从医学应用的角度出发,对近年来在图像分割领域的新兴思路、方法以及原有方法的改进进行了全面综述,并总结了医学图像分割研究的特点。
  • LITS肝肿瘤-Codalab挑战赛
    优质
    简介:LITS肝肿瘤分割数据集挑战赛是在Codalab平台上举办的医学影像分析竞赛,旨在通过机器学习方法提高肝脏和肝内肿瘤自动分割的准确性。 如果无法访问Google,可以尝试其他替代方案。
  • 的MATLAB程序
    优质
    本项目为一套基于MATLAB开发的医学影像分割工具包,旨在提供高效准确的图像处理算法,适用于科研与临床分析。 本段落讨论了基于医学图像分割的MATLAB源程序,并介绍了使用小波变换技术进行图像分割的方法。
  • 开题报告
    优质
    本研究旨在探讨和应用先进的算法技术于医学影像的精确分割,以提高疾病诊断与治疗规划的准确性。通过分析现有方法的优势与局限性,提出创新方案并进行实验验证,为临床实践提供有力支持。 从研究医学图像开始,本段落介绍了各种方法,并详细阐述了本人采用的研究方法。这是一个课题的开题报告,对于有帮助的内容可以下载参考;然而实际的操作实验还需要自行完善。
  • 胸部 Lidc.txt
    优质
    Lidc.txt是关于胸部医学影像的数据集合,专为肺癌检测与分析设计,包含大量临床CT扫描图像及专业标注信息。 LIDC-IDRI(The Lung Image Database Consortium)数据集包含了胸部医学图像文件(如CT、X光片)及其对应的病变标注诊断结果。该数据由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集,旨在研究高风险人群中的早期癌症检测方法。此数据集中共有1018个研究实例,并包含dicom和xml格式的文件。
  • 相关的
    优质
    本数据集专注于医学影像领域,包含各类疾病如肿瘤、肺部疾病等的影像资料。旨在支持科研人员进行图像识别与分析研究,推动医疗诊断技术的进步。 本项目的目的是整理一个医学影像方向的数据集列表,并提供每个数据集的基本信息,在许可协议允许的情况下不限速下载这些数据集。如果需要使用的数据集不在列表中,我们可以免费代为下载。项目按照数据集的模态或关注器官进行分类。目前共收录约20个方向的80多个医学影像数据集。 由于医学影像数据集中有很多且专业性强,众人参与可以更好地完善这个项目!如果您使用过但未包含在列表中的数据集,或者发现列表中存在任何信息遗漏,请积极参与项目建设并提供帮助。
  • Medical-image-seg:(毕设)
    优质
    Medical-image-seg项目旨在通过开发高效的算法和技术来实现精准的医学影像自动分割,为临床诊断和治疗提供有力支持。此项目是本科毕业设计的一部分,专注于提高图像处理技术在医疗领域的应用效果。 医学图像段网段网络架构参考文件:《一百层提拉米苏:用于语义分割的全卷积密集网络》 作者为Simon Jégou、Michal Drozdzal、David Vazquez、Adriana Romero 和 Yoshua Bengio。 输入尺寸为512x512,首先使用7x7转换和2x2向下采样到256x256。接着通过2x2最大池化下采样至128x128。输出大小是128x128,并且经过插值恢复为512x512。 致密块率设定为24,层功能图筛选转换数据库的输入尺寸设置为512x512,空值转换数量设为0。在尺寸变为256x256时使用7x7卷积和最大池化下采样至128x128。 具体细节如下: - 最大池化:从 128x128 到 48,然后进行 DB1 操作得到 120 个特征图; - 经过 TD1 后尺寸变为64x64,特征图为120; - 再次最大池化后进入DB2操作,尺寸为64x64时有240个特征图; - 最终经过TD2处理到32x32的大小,并保持了 240 的特征数量。
  • Dicom
    优质
    简介:医学影像是医疗诊断的重要手段,而DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)则是国际标准的医学影像文件格式和通信协议,广泛应用于医学影像设备与系统中,保障了高质量、高效率的医疗服务。 医疗影像资料用于PACS系统开发测试,资源包括病人单次检查的影像资料。