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Brats2017数据集是一个常用的医学图像数据集。

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简介：
The Brats2017 challenge dataset incorporates several distinct modalities, including t1, t2, tlce, and flair images. Furthermore, the dataset provides convenient access through a collection of download links hosted on Baidu Cloud.

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  • Brats2017数据集版本
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    Brats2017数据集版本是针对脑肿瘤研究设计的数据集合，包含多种类型的脑部MRI影像，旨在促进对脑肿瘤分割及分析的研究进展。 Brats2017挑战赛的数据集包含t1、t2、tlce、flair等多种模态的数据，并附有百度云下载链接。
     
  • CIFAR-100是常用的图像识别数据集之一
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    CIFAR-100数据集包含100个类别的6000张彩色图像，每个类别有600张图片，常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。 CIFAR-100是一个广泛应用于图像识别任务的数据集，由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton开发。“Canadian Institute for Advanced Research”（加拿大高级研究所）的缩写是“CIFAR”，而CIFAR-100则是该机构众多数据集中的一部分。这个数据集包含60,000张32x32大小的彩色图片，这些图片涵盖了100个不同的类别。它被分为5个训练批次和一个测试批次，每个批次包括10,000张图像。在训练阶段有5万张图像用于学习模型，在另外的测试集中则包含1万个独立样本用来评估算法性能。 CIFAR-100中的这些类别进一步归类到20个超类别之下，例如“鸟”、“飞机”和“猫”。该数据集主要用于物体识别任务，并且作为一种基准测试工具来衡量机器学习及深度学习模型的效能。对于更详细的信息，可以参考Alex Krizhevsky等人在相关领域的公开论文。
     
  • 医疗费用个人数据集 - 数据集
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    医疗费用个人数据集包含大量个人医疗消费记录，涵盖患者信息、治疗详情及费用明细，旨在支持医疗成本分析与健康经济研究。 在数据分析与机器学习领域，数据集起着至关重要的作用。“Medical Cost Personal Datasets”是专门用于预测个人医疗费用的数据集合。该数据集中包含了丰富的健康相关信息，可用于训练模型来估计个体的医疗保险支出。 首先了解这个数据集的基本构成：“insurance.csv”文件包含多列信息，每一行代表一个个体的数据记录。这些变量包括年龄（Age）、性别（Sex）、是否有吸烟史（Smoker）、体重指数（BMI）、是否拥有儿童（Children）以及居住地区（Region）。通过分析这些特征，我们可以深入理解影响医疗费用的因素。 线性回归是一种常用的统计方法，用于建立因变量与自变量之间的关系模型。在这个数据集中，我们将使用个人的健康信息作为自变量来预测他们的年医疗支出。应用线性回归之前需要对数据进行预处理工作，包括清洗、缺失值和异常值的处理等步骤。 对于分类特征如性别（0代表女性，1代表男性）及是否有吸烟史（非吸烟者为0，吸烟者为1），我们需要将其转换成数值形式以便于模型使用。接下来将数据集分为训练与测试两部分：通常采用70%的数据用于训练模型，30%的数据则用来评估模型的泛化能力。 在构建线性回归模型时可以利用Python中的scikit-learn库实现这一过程。通过调用`LinearRegression()`函数并设置相关参数后使用训练数据来拟合模型；然后借助测试集进行预测，并计算预测值与实际值之间的误差，例如均方误差（MSE）或决定系数（R^2）。此外还可以考虑其他回归方法如岭回归、套索回归等以寻找最佳的预测性能。 最后通过比较不同模型的表现选择最优方案用于部署。总体而言，“Medical Cost Personal Datasets”提供了一个研究个人特征如何影响医疗费用的重要平台，有助于保险公司更准确地进行风险评估和定价分析。
     
  • Synapse医学图像分割数据集
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    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。
     
  • 肺部CT图像的数据集（医学应用）
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    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/。
     
  • 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。
     
  • MICCAI 2019左心室医学图像数据集...
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    该数据集为MICCAI 2019会议专门设计，涵盖多种心血管疾病患者的高质量左心室影像资料。旨在促进心脏病学中自动分割算法的研究与开发。 该数据集来自MICCAI 2019挑战赛。包含的文件有leftventricleimage_test_datasets.zip 和 TestData_LVQuan19_Description.pdf。
     
  • 葡萄酒数据集_Wine数据集_一些常用的机器学习数据集整理
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    《葡萄酒数据集》（Wine Dataset）是一套广泛应用于机器学习领域的经典分类数据集，包含178个酒样本，每个样本有13个不同的化学成分属性值，用于训练算法识别不同类型的葡萄酒。 包括鸢尾花数据、葡萄酒数据以及心脏病数据在内的多种数据集被使用。
     
  • BraTS2017特征提取数据集.zip_BraTS 2017_BraTS 2017数据_BraTS2017
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    简介：该数据集为BraTS 2017项目提供，包含用于脑肿瘤分割的MRI图像及其标注信息。适合进行特征提取和机器学习研究。 提取标注过的MRI影像的特征，每个点可以展开为237维向量。
     
  • 27个常用的机器学习数据集
    优质
    本资料整理了涵盖广泛领域的27个常用机器学习数据集，适用于初学者与进阶者进行模型训练和算法测试。 本段落介绍了27个常用的机器学习数据集，包括iris、bank、airline、soybean、weather、credit和unbalanced等。