Advertisement

Brats2017数据集是一个常用的医学图像数据集。

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


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.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Brats2017版本
    优质
    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识别
    优质
    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。
  • 疗费 -
    优质
    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分割
    优质
    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
    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/。
  • 相关
    优质
    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...
    优质
    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_Wine_机器整理
    优质
    《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.zip_BraTS 2017_BraTS 2017_BraTS2017
    优质
    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机器
    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。