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LITS肝肿瘤分割数据集-Codalab医学影像挑战赛

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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。

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  • LITS肝肿瘤分割数据集-Codalab医学影像挑战赛
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    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。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛数据集
    优质
    LITS2017是专为肝脏和肝肿瘤分割设计的比赛数据集，旨在推动医学影像分析领域的自动化技术进步。该数据集包含详细的标注信息，支持研究者开发更精确的肿瘤检测算法。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含深度学习使用的永久下载链接。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛数据集.txt
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    这段文档涉及的是一个名为LITS2017的数据集，专门用于肝脏和肿瘤的分割竞赛。此数据集为研究人员提供宝贵的资源，助力提高算法在医疗影像分析中的精度与效率。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含百度网盘的永久下载链接，适用于深度学习研究。由于数据量较大无法上传，请在资料到期后通过私信或邮件联系我以获取更新的数据。电子邮件地址为：baiducloud@example.com。请注意，我会第一时间补发相关资料。
     
  • 肝肿瘤分割医学图像数据（LiTS）：含切片数据集（3类别）、标签及可视化代码
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    简介：LiTS数据集专为肝肿瘤分割设计，提供包含肝脏、肿瘤和背景三类别的CT切片图像及其对应标注，并附有可视化工具。 项目包含：肝肿瘤分割（LiTS）切片【包括切片后的数据集（3类别）、标签文件、可视化代码】 其中mask中的1表示肝脏区域、2表示肿瘤区域，0为背景部分，请参考classes.txt文件以获取更多细节。 该数据集由LITS的冠状面图像切分而成，共包含从131个病例中提取出的数据。为了便于分割操作，在进行切片时已去除ROI（感兴趣区域）不足5%的部分。mask灰度值为0、1和2的阈值图，图片与标签分别以jpeg和png格式存储，并提供了可视化代码用于观察mask。 数据集分为训练集和测试集： - 训练集包括images目录中的10937张图片及masks模板目录下的对应数量的mask图片； - 测试集中则有4686张图像及其对应的相同数量的标签。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集（机器学习工具类资源，含微云链接）.txt
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    本资源为LITS2017肝脏肿瘤分割挑战的数据集，包含大量标注的医学影像数据及标签，适用于训练和评估肝脏病变检测模型。提供微云下载链接。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含深度学习所需的资料，但由于文件过大无法直接上传，可在百度网盘通过永久下载链接获取。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛数据集百度云下载地址.txt
    优质
    本文件提供LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛的数据集百度云下载链接，适用于医学图像处理和机器学习研究者。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含百度网盘的永久下载链接，适用于深度学习研究。由于文件较大无法上传，请在资料到期或链接失效时通过私信联系我以获取更新信息。
     
  • 自动分割软组织肉瘤的挑战与数据集：肿瘤分割的研究进展
    优质
    本文探讨了自动分割软组织肉瘤所面临的挑战，并介绍了相关的研究进展和新的数据集，以推动该领域的技术进步。 数据是TCIA研究的预处理子集，称为软组织肉瘤。这些数据已从分辨率和数据类型不同的DICOM文件夹转换为各向同性体素大小的3D HDF5数组。这将使开始和测试各种方法（如神经网络、随机森林、条件随机场等）以改善分割任务变得更加容易。 在提供的文件列表中包括了： - study_list.csv - lab_petct_vox_5.00mm.h5 - patient_images_lowres.h5
     
  • 基于深度学习的肝脏肿瘤分割实战（一）.pdf
    优质
    本PDF教程详解了利用深度学习技术进行肝脏肿瘤自动分割的方法和实践步骤，适合医学影像分析领域的初学者参考。 基于深度学习的肝脏肿瘤分割 实战(一）.pdf 这篇文章详细介绍了如何利用深度学习技术进行肝脏肿瘤的自动分割。通过结合医学影像数据与先进的神经网络模型，该文档为研究人员及医疗工作者提供了一套完整的解决方案和技术指导，帮助他们更准确地识别和定位肝脏中的异常区域。
     
  • LITS肝脏数据集
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    LITS肝脏数据集是一个包含70例肝脏CT影像及其标注的数据集合，广泛应用于肝脏和肿瘤区域的分割研究中。 LITS肝数据集中分出来的2D图像只有肿瘤区域，并且是单通道灰度图。