Advertisement

肺部疾病的CT影像数据集

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


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CT
    优质
    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。
  • 基于CT诊断系统RAR文件
    优质
    本项目开发了一套基于计算机断层扫描(CT)影像技术的智能肺部疾病诊断系统RAR包,旨在辅助医生提高肺癌等疾病的早期检测与诊断效率。该系统通过深度学习算法分析CT图像数据,提供精准的病变区域定位及分类建议,助力临床决策。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断技术的重要研究领域。该技术通过自动分析CT图像来确定并报告病变区域的位置和大小等相关信息,从而帮助放射科医生做出更准确的决策,并有助于早期发现和治疗肺病。
  • CT扫描:LUNGCT1
    优质
    LUNGCT1展示了一组详细的肺部CT扫描图像,用于医学诊断和研究。这些高分辨率的切片帮助医生识别和评估各种肺部疾病与异常情况。 肺部CT扫描图像是一种医学影像技术,全称为计算机断层扫描(Computed Tomography, CT),在呼吸系统疾病的诊断中具有重要作用。通过使用X射线束对身体的特定部位进行切片式扫描,并利用计算机处理生成连续横截面图像,提供体内结构的三维信息。 CT对于肺部疾病的检测非常敏感和特异,能够发现常规胸部X光难以察觉的问题,例如结节、肿块、炎症、感染、纤维化、气胸等。在肺癌早期筛查及肺炎和肺结核诊断中也起着关键作用,并且有助于评估各种间质性疾病。 解读CT图像时通常会采用多平面重建(Multiplanar Reconstruction, MPR)、最大密度投影(Maximum Intensity Projection, MIP)以及最小密度投影(Minimum Density Projection, MinIP)等多种技术,以便从不同角度观察肺部的结构和病变情况。具体来说: - **MPR**:允许医生在任意方向查看图像,有助于识别解剖位置。 - **MIP**:显示沿特定路径的最大像素值,常用于显示血管或气道结构。 - **MinIP**:相反地展示最小密度区域,如囊变或空洞。 肺部CT中常见的特征包括: - 结节和肿块可能为圆形、类圆的高密度区,大小边缘及内部构造各异。 - 磨玻璃影(Ground-Glass Opacity, GGO)表现为轻度增加的肺实质密度,但仍可看见血管纹理,常见于炎症或早期肿瘤。 - 实变影显示明显的高密度区域如感染或出血。 - 空洞则在病灶内可见低密度区,周围有较高密度边缘。 医生会综合考虑患者的临床症状、其他检查结果及CT图像来做出准确判断。此外,在某些情况下,还可以借助CT引导下的活检或治疗操作进行诊断和干预。 肺部CT扫描为呼吸系统疾病提供了详尽的信息,并通过多种显示技术帮助医生更精确地评估病情制定相应的医疗计划。
  • 新型冠状毒引起感染CT
    优质
    本项目聚焦于由新型冠状病毒引发的肺炎患者的CT影像分析,旨在通过视觉展示病毒感染在肺部的具体表现与演变过程。 本资源包含2341张新冠肺炎CT图像,可供深度学习训练数据集使用。 图片格式为png,每张图片的大小在500-400*300-400像素之间。 部分图片中可见毛玻璃影和白实体,并且有一些连续时间段从正常肺部图像过渡到含有病灶的图像。
  • CT(医学应用)
    优质
    本数据集包含大量高质量肺部CT影像,旨在支持医学研究与疾病诊断,适用于肺炎、肺癌等病症的研究分析。 COVID19ieee8023 使用的代码库是 https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset ,UCSD-AI4H 和 COVID-CT 的数据集可以从 https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT 获取。另外,Figure1-COVID-chestxray-dataset 也可以在 https://github.com/agchung/Figure1-COVID-chestxray-dataset 查找相关资料。而 andrewmvd 在 Kaggle 上分享了 COVID19 的 CT 扫描数据集(https://www.kaggle.com/andrewmvd/covid19-ct-scans)。此外,X光片检测患者肺炎的数据可以在 https://www.flyai.com/d/ChestXray02 获取。深圳医院肺结核 X-ray 数据集可以从 https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9931 下载,而 Montgomery County 的 X 射线数据则同样可以在这个网址找到(https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9931)。最后,有关肺部结节的数据可以在 LNDB 网站上找到 https://lndb.grand-challenge.org/Data/。
  • CT(MRI)
    优质
    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。
  • CT扫描-
    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。
  • CT分割与重建系统
    优质
    肺部CT影像的分割与重建系统是一款专为医疗领域设计的应用程序。该软件利用先进的图像处理技术,对肺部CT扫描进行精确分割和三维重建,帮助医生更准确地诊断疾病,提高治疗效果。 我们开发了一个系统,可以从CT图像中将肺部从胸腔分离出来,并通过三维重建及三种横断面的显示进行可视化。该系统是在Visual Studio 2013平台上使用C++语言开发的,借助了VTK-7.0和Qt5.6开源库实现。
  • 在Kaggle竞赛中使用CT分割和识别容积
    优质
    本项目参与Kaggle竞赛,采用CT影像数据集进行肺部分割与容积识别,旨在提升医学图像处理技术水平,推动精准医疗的发展。 从一系列CT影像中对肺部影像进行分割,并识别估计肺部容积量。
  • PH2皮肤
    优质
    PH2皮肤疾病图像数据集是一个包含多样化的皮肤病病例图像的数据集合,旨在支持皮肤病变分析和诊断的研究与开发。 在数据集中,每个图像都有一个专用文件夹,包含原始皮肤图像、分割病变的二进制掩模以及表示皮肤病变颜色类别的二进制掩模。