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肌肉骨骼医学影像数据集MURA (MURA dataset)

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简介：
MURA数据集是一套专门针对肌肉骨骼系统的医学影像资料库，旨在促进医疗影像领域的自动诊断研究与算法开发。 MURA数据集由斯坦福机器学习工作组提供。该数据集中包含《Dataset Research Use Agreement.pdf》文件。

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  • 肌肉骨骼医学影像数据集MURA (MURA dataset)
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    MURA数据集是一套专门针对肌肉骨骼系统的医学影像资料库，旨在促进医疗影像领域的自动诊断研究与算法开发。 MURA数据集由斯坦福机器学习工作组提供。该数据集中包含《Dataset Research Use Agreement.pdf》文件。
     
  • MURA-X射线分类：利用MURA数据集对带有肌肉骨骼问题的X射线影像进行归类
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    本项目运用深度学习技术，基于MURA数据集分析与识别含有肌肉骨骼异常的X光片，并对其进行精准分类。旨在提升医学图像诊断效率和准确性。 在使用MURA数据集对具有骨骼肌肉疾病的X射线图像进行异常分类的研究中，应用了OpenCV的图像预处理技术以及图像增强方法，并训练了逻辑回归、带有RBF核的支持向量机（SVM）、装袋和梯度提升等模型。这些方法达到了55%的精度水平。通过采用数据增强技术和训练卷积神经网络（CNN）模型，进一步扩大了训练数据集的规模，从而将测试准确性提高到了60%。
     
  • 结直肠息肉的医学影像数据集
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    本数据集包含了丰富的结直肠息肉医学影像资料，旨在为相关疾病的诊断和研究提供精准的数据支持。 Kvasir数据集包含1000张息肉图像，这些图像的尺寸在332×487到1920×1072之间，并且每个图像中的息肉区域大小及形状各异。 CVC-ColonDB数据集由来自结肠镜检查中采集的15个不同序列中的380张图片组成，所有这些图片尺寸均为574×500。 CVC-ClinicDB数据集则包含了从25段结肠镜视频提取出的612张图像，每一张图像的大小都是384×288。 CVC-300包含有60张息肉样本图片，这些图片尺寸统一为574×500。 ETIS数据集是从34个不同的结肠镜检查视频中提取了196张图像组成的，所有这些图像的大小均为1225×966。
     
  • OSIM-RL：配备肌肉骨骼模型的强化学习平台
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    OSIM-RL是一个创新性强化学习平台，它整合了详细的肌肉骨骼人体模拟技术。这个工具旨在为研究者和开发者提供一个高度精确且灵活的环境来探索人机交互的新领域。 NeurIPS 2019：学习移动-到处走走 该存储库包含参加NeurIPS 2019挑战赛所需的软件：学习移动-到处走走。 您需要为一个生理上合理的3D人体模型开发控制器，使其能够以最小的努力遵循速度指令行走或奔跑。为此任务，你将获得一个人体肌肉骨骼模型和基于物理的仿真环境OpenSim。挑战包括三个赛道： 1. 最棒的表现 2. 新型ML解决方案 3. 新颖的生物力学解决方案 每个轨道都将奖励获胜者。 与NIPS 2017相比的新功能：学习跑步？ 我们根据前一届比赛的意见进行了改进，具体如下： - 可以使用实验数据来加速学习过程。 - 发布了第三个维度（模型可以横向倾斜）。 - 增加了一条假肢轨道，旨在解决在获得假肢后行走方式变化的医学难题。这将有助于加快设计、制作原型或调整假肢的速度。 入门指南 为了运行我们的仿真，您需要安装Anaconda环境。
     
  • Matlab分时代码-MuscleParamOptimizer：针对肌肉骨骼模型中的肌肉肌腱参数进行优化的脚本与模型
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    MuscleParamOptimizer是一款基于Matlab开发的分时代码工具，专门用于优化肌肉骨骼模型中肌肉和肌腱的参数。通过精确调整这些关键组件的属性，该工具能够提高生物力学研究和运动模拟的准确性和效率。 根据Zajac（1989）的研究，本存储库包含一个MATLAB包，该包实现了一种算法，用于优化由三维力-长度-速度曲线定义的Hill型肌肉模型参数。此算法具有通用性，但具体实现是为生物力学分析软件中的肌肉骨骼模型设计的。此外，该存储库可用作以下文献的辅助材料： @article{modenese2016estimation, title={Estimation of musculotendon parameters for scaled and subject specific musculoskeletal models using an optimization technique}, author={Modenese, Luca and Ceseracciu, Elena and Reggiani, Monica and Lloyd, David G}, journal={Journal of biomechanics}, volume={49}, number={2}, pages={141}
     
  • Matlab代码分析-ExoMuscleInteraction：探究外骨骼对外周神经肌肉系统状态的影响
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    ExoMuscleInteraction项目利用Matlab进行数据分析，旨在研究外骨骼设备如何影响人体外周神经肌肉系统的活动与性能。 该项目的目标是模拟并优化外骨骼辅助扭矩对日常活动过程中肌肉动力学的影响。为了运行程序，需要安装几个软件包，包括基于缩放的OpenSim模型以及逆运动学解决方案。使用OpenSimMATLAB接口生成最佳控制问题所需的输入（提供逆动力学解则是可选的）。此外，GPOPS-II用于解决最优控制问题，并通过直接配置方法实现。 所有注册用户均可获得30天的一次性试用许可证。目前我们正在从OpenSim过渡到Casadi，这是一个开源工具，适用于非线性优化和算法微分。在使用Casadi版本时需要自动区分功能的支持，可以利用ADiGator来提供这一支持。 此外，项目还包括了用于解决肌肉冗余的Matlab代码以及计算代谢能消耗的代码示例。在一个具体例子中，踝足外骨骼（AFO）的致动曲线被优化以最小化步行过程中的代谢能量消耗。致动约束基于Zhang2017的研究实现，并与使用环内方法确定的最佳轮廓进行比较。此外还研究了跟腱刚度对能耗和最佳骨运动的影响。
     
  • Mura Toshio. Micromechanics of Defects in Solids.
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    《Micromechanics of Defects in Solids》是Toshio Mura撰写的一本关于固体内缺陷微力学的经典著作，深入探讨了材料中微观缺陷的力学行为及其对宏观性能的影响。 这本书在位错动力学领域仍然是经典之作。它是少数几本清晰阐述位错的热力学和动力学过程的教科书之一。书中最出色的地方在于其丰富的插图，这有助于理解这些复杂结构——位错的几何形态及其相互作用。
     
  • LCD-Module-Mura-Defect-Detection-in-Process.zip
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    本资料包提供了一种在生产过程中检测LCD模组Mura缺陷的方法和技术，适用于提高产品质量和降低不良品率。 在LCD（液晶显示）模组制造过程中，Mura缺陷是一个常见的问题，它指的是显示屏上出现的不均匀性，如斑块、条纹或点状异常，严重影响了显示质量。“LCD-Module-Process-Mura-Defect-Detection.zip”资料包提供了针对这种问题的机器视觉解决方案，特别关注于图像处理和缺陷检测技术的应用。 1. **机器视觉**：这是一种自动化技术，利用摄像头和图像处理软件来模拟人类视觉功能，对物体进行识别、定位及分析。在此场景中，它用于检测LCD面板上的Mura缺陷，并提高生产过程中的质量控制水平。 2. **图像处理**：这一流程涉及将原始图像转换为更易于分析的形式，包括预处理（如去噪和增强对比度）、特征提取以及后处理等步骤。这些技术帮助识别关键信息并减少误报。 3. **LOG滤波器**：线性对数滤波器在检测微弱边缘及细节方面表现优异。它能够平滑图像大部分区域，同时保留重要的边缘信息，因此对于LCD面板上细微缺陷的检测非常有效。 4. **缺陷检测**：由于任何小瑕疵都可能导致产品不合格，在LCD制造中进行严格的缺陷检查至关重要。通过使用LOG滤波器可以突出显示Mura缺陷，并使算法更容易识别这些缺陷。 5. **滤波器设计**：文档详细介绍了如何根据不同的Mura形态来设计适当的滤波器，关键在于平衡检测敏感性和抑制噪声的能力，确保既能准确发现缺陷又能避免误报。 6. **算法实现**：“LCD-Module-Process-Mura-Defect-Detection-master”文件夹中可能包含源代码和其他资源用于实施上述的检测方法。这包括图像预处理脚本、LOG滤波器参数配置、缺陷检测算法以及结果分析工具。 该资料包涵盖从理论到实践的知识体系，对于理解如何利用机器视觉和图像技术来识别LCD模组中的Mura缺陷具有重要价值。无论是研究人员还是工程技术人员都能从中获得宝贵指导并提升其在显示器质量控制领域的专业技能。
     
  • 胸部医学影像数据集 Lidc.txt
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    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。
     
  • 医学影像相关的数据集
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    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。