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SIIM-ACR气胸分割数据集（X光）.rar

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简介：
本资源包包含一个专为医学研究设计的数据集，专注于从胸部X光图像中自动识别和分割气胸区域。该数据集由SIIM与ACR联合开发，旨在促进算法在肺部疾病诊断中的应用，助力医疗影像分析领域的进步。 基于Kaggle气胸X光比赛的原始数据，本段落介绍了如何将RLE格式的气胸标注标签转换为mask图和json可读文件，并提供了JPEG格式的胸部X光图像。公开代码使用Python编写，适用于后续分类、检测、分割等任务的数据输入。

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  • SIIM-ACR气胸分割数据集（X光）.rar
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    本资源包包含一个专为医学研究设计的数据集，专注于从胸部X光图像中自动识别和分割气胸区域。该数据集由SIIM与ACR联合开发，旨在促进算法在肺部疾病诊断中的应用，助力医疗影像分析领域的进步。 基于Kaggle气胸X光比赛的原始数据，本段落介绍了如何将RLE格式的气胸标注标签转换为mask图和json可读文件，并提供了JPEG格式的胸部X光图像。公开代码使用Python编写，适用于后续分类、检测、分割等任务的数据输入。
     
  • SIIM-PCR肺气胸分割挑战赛
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    SIIM-PCR肺气胸分割挑战赛是由美国放射学会和放射学信息学协会联合主办的比赛，旨在通过AI技术提高对肺部疾病的诊断效率与准确性。参赛者利用医学影像数据训练算法模型，以期实现自动化的肺气胸病灶精确分割。 SIIM-PCR 气胸分割业务问题：气胸是一种医学状况，在这种情况下空气会泄漏到肺部与胸部壁之间的空间内。这会导致外部压力增加并使肺部分或完全塌陷。造成这种情况的原因可能包括钝性胸部损伤、潜在的肺疾病，甚至有时没有明确原因。在某些情形下，该情况可能是危及生命的事件。 气胸通常由放射科医生通过分析胸部X光片来诊断，但有时候确认起来比较困难。这项研究的目标是在给定的胸部X射线图像中识别是否存在气胸，并且如果存在的话，则需要分割出受影响的部分肺部区域。准确预测这种状况将在多种临床环境中发挥作用，帮助对胸部X光片进行分类以确定优先级解释或为非放射科医生提供更可靠的诊断依据。 该案例研究的数据集包括DICOM格式的图像以及游程长度编码（RLE）掩码文件。气胸的存在与否是由注释中的二进制掩码表示出来的，而某些训练图片可能包含多个位置的多种注释信息来描述事件的不同方面。对于没有出现气胸情况的照片，则不会有相应的遮罩显示。
     
  • 胸部影像数据集应用于气胸分割...
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    本研究构建了一个专门用于气胸分割任务的胸部影像数据集，并提出了一种基于深度学习的新方法，以提高气胸自动检测和分割的准确性。此工作为临床诊断提供了有力的技术支持与参考价值。 本数据集由医学影像信息学会(SIIM)、美国放射学院(ACR)、胸部放射协会(STR)和MD.ai提供。
     
  • VinBigData胸部X光DICOM元数据-数据集
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    本数据集为VinBigData提供的胸部X光影像资料，包含大量DICOM格式的医学图像及详尽的元数据信息，旨在促进肺部疾病诊断算法的研究与开发。 VinBigData胸部X射线DICOM元数据包含每个DICOM文件中的图像像素值数组，并且还提供了有助于全面了解数据的其他重要信息。该数据集是从训练和测试文件夹中提取的所有DICOM文件的元数据生成的结果，具体包括以下CSV文件：test_dicom_metadata.csv、test_dicom_metadata_cleaned.csv、train_dicom_metadata.csv 和 train_dicom_metadata_cleaned.csv。
     
  • JPEG格式的X光胸片二分类数据集
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    这是一个包含JPEG格式X光胸片的数据集，专为胸部疾病的二分类任务设计，适用于训练和评估深度学习模型在医疗影像分析中的应用。 这段文字原本区分了正常肺部与肺炎患者的肺部情况。现在将其简化为描述两种不同状态的肺部特征：一种是健康的、正常的肺部；另一种则是因感染导致炎症变化的肺炎患者肺部。
     
  • 胸部X光-CNN分析
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    本项目利用卷积神经网络(CNN)技术对胸部X光影像进行自动化分析，旨在快速准确地识别肺部疾病特征，辅助临床诊断。 ChestX-ray-CNN是一种用于解析胸部X光片的卷积神经网络模型。该模型能够有效识别并分类不同类型的肺部疾病，如肺炎、结核病以及各种异常情况，在医疗影像分析中具有重要应用价值。
     
  • 乳腺癌X光影像分割数据集
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    本数据集专注于乳腺癌的早期诊断与研究，通过收集和标注大量高质量的X光影像，为科研人员提供精准的数据支持，助力于开发更高效的肿瘤检测算法。 乳腺癌X光分割图像数据集包含用于训练模型的模态权重。可以在与该数据集相关的笔记本中建立模型。
     
  • CoronaHack 胸部X射线数据集 - 数据集
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    CoronaHack胸部X射线数据集是一个汇集了大量胸部X光影像的数据集合，旨在帮助研究者和开发者通过机器学习技术识别并分析新冠肺炎在肺部的影响。该数据库包含了疑似感染新冠病毒患者的X光图像，并附带详细的标注信息，以便于进行疾病早期检测与诊断的研究工作。 电晕-COVID19病毒对健康个体的呼吸系统产生影响，胸部X射线是识别该病毒感染的重要成像方法之一。通过使用Chest X-Ray数据集，可以开发一个机器学习模型来区分健康患者与受肺炎（Corona）感染患者的X光片，并为AI应用程序提供动力以更快地测试Corona病毒。相关的数据文件包括：Chest_xray_Corona_dataset_Summary.csv、Chest_xray_Corona_Metadata.csv以及包含数据集的压缩包Coronahack-Chest-XRay-Dataset_datasets.zip。
     
  • 关于多种肺炎的胸部X光片数据集
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    该数据集包含了各种肺炎患者的胸部X光影像，旨在为研究者提供一个全面的资源库，以促进对不同类型的肺部疾病的诊断和理解。 此数据集包含3616个COVID-19阳性病例以及10192个正常、6012个肺部浑浊（非COVID肺部感染）和1345个病毒性肺炎图像，包括了数据集和注释。 新型冠状病毒感染引起的新冠肺炎具有全球流行、高度传染性和高死亡率的特点。随着确诊病例的增加，医疗机构面临着巨大的确诊压力。为此，作者构建了一个胸部X光片的数据集：其中包括3616张COVID-19阳性病例以及10,192张正常图像、6012张肺部浑浊（非COVID肺炎）和1345张病毒性肺炎的图像。此数据集可用于区分新冠肺炎和其他原因引起的肺炎，加快确诊速度与效率。 该数据集中包含四个类别的文件夹： - COVID：新型冠状病毒感染阳性病例（共3616张） - Lung_Opacity：肺部浑浊（非COVID感染）（共6012张） - Normal：正常胸部X光片（共10,192张） - Viral_Pneumonia：病毒性肺炎（共1345张） 所有图像均采用PNG格式，分辨率为299*299像素。
     
  • 基于MATLAB的最小误差法胸部X光片分割系统.zip
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    本项目为一个利用MATLAB开发的胸部X光图像自动分割系统，采用最小误差法提高分割精度与效率。代码和资源打包提供，便于研究与应用。 基于MATLAB的最小误差法胸片分割系统利用了一种快速有效的分割算法。该方法假设目标区域与背景的灰度分布符合混合高斯正态分布，从而更好地适应医学图像中的灰度特性，并实现有效的目标分割。此代码经过测试可以使用，具有很高的参考价值。