Advertisement

心脏左心房图像分割的医学数据集(二值分割,包含约1700张图片及标注)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:7Z


简介:
本数据集专注于心脏左心房的二值分割任务,含有大约1700幅高质量图像及其精确对应的手动标注,旨在促进医疗影像分析领域的研究与应用。 医学图像分割数据集:心脏左心房图像分割数据集(2值分割,约1700张数据和标签) 【2类别的分割】:背景、左心房,具体参考classes文件 该数据集分为训练集和测试集。 训练集包括images图片目录和masks模板目录,大约有1200张图片及其对应的mask图像; 测试集同样包含images图片目录和masks模板目录,约500张左右的图片及对应标签。 此外还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图像,并将其原始图、GT(Ground Truth)图以及在原图上蒙版的GT图进行展示并保存至当前文件夹中。 医学图像分割网络介绍可参考相关博客文章,更多关于改进工作的内容可以在专栏中找到。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 1700
    优质
    本数据集专注于心脏左心房的二值分割任务,含有大约1700幅高质量图像及其精确对应的手动标注,旨在促进医疗影像分析领域的研究与应用。 医学图像分割数据集:心脏左心房图像分割数据集(2值分割,约1700张数据和标签) 【2类别的分割】:背景、左心房,具体参考classes文件 该数据集分为训练集和测试集。 训练集包括images图片目录和masks模板目录,大约有1200张图片及其对应的mask图像; 测试集同样包含images图片目录和masks模板目录,约500张左右的图片及对应标签。 此外还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图像,并将其原始图、GT(Ground Truth)图以及在原图上蒙版的GT图进行展示并保存至当前文件夹中。 医学图像分割网络介绍可参考相关博客文章,更多关于改进工作的内容可以在专栏中找到。
  • 在MRI中 -
    优质
    本数据集专注于心脏分割技术在磁共振成像(MRI)中的应用研究,提供详细的MRI图像及对应的心脏标注信息。旨在促进医学影像分析领域的学术交流和技术进步。 MRI图像中的心脏分割涉及使用特定的数据集进行研究和分析。相关的数据集文件包括Heart Segmentation in MRI Images_datasets.txt 和 Heart Segmentation in MRI Images_datasets.zip。这些资源对于开展基于MRI的心脏区域自动识别与标注的研究非常有用。
  • 十项全能Task02.zip
    优质
    医学图像心脏分割十项全能Task02.zip包含用于评估和改进自动心脏解剖结构识别算法的心脏影像数据集及标签。此资源专为促进心脏病学研究与临床应用的精确性而设计。 医学分割十项全能中的Task02_Heart(.nii文件)包含19个训练集和10个测试集,标签标记为背景和左心房两类。
  • 输电线路语义700余签)
    优质
    该数据集包含了超过700张高质量的输电线路图像及其对应的精确分割标签,旨在促进电力系统维护中的自动化与智能化研究。 输电线路语义分割图像数据集包含700多张图像及其对应的分割标签。
  • Synapse
    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。
  • 语义
    优质
    《肝脏的医学图像语义分割》专注于利用先进的计算机视觉技术对肝脏及其病灶在医学影像中的精确识别与区分,旨在提高疾病诊断和治疗规划的准确性和效率。该研究结合深度学习算法优化图像处理流程,为临床提供有力工具支持。 最近在学习医学图像中的肝脏语义分割,并且使用了UNet框架。我在一篇博客里找到了相关的代码和数据集链接,经过几天的调试终于成功运行了。下面分享一下调试过程中遇到的一些问题。 首先,在这篇博客中提供了数据集下载地址,只需要通过百度网盘下载即可。训练集包含400个图像文件及对应的400个标签文件;验证集则包括20个图像和相应的20个标签。 其次,关于代码部分,博主提供的链接里只有数据集而没有具体的代码内容。因此我手动复制了相关代码,并将其分为四个主要组成部分: 1. UNet结构 其他部分内容未列出,具体可以参考原文说明。感谢这位博主的分享与支持。
  • 乳腺良性结节超声影800
    优质
    本数据集包含约800张乳腺良性结节的超声影像及其详细标注信息,适用于医学研究与智能诊断模型训练。 超声影像分割数据集:乳腺良性结节语义分割数据集(约800张图片及其标签) 【2类别的分割】:背景、结节等,具体参考classes文件 该数据集已经划分好: 训练集包含300多张图像及对应的掩模图。 测试集中有100多张图像和相应的掩模图。 此外还包括一个用于展示的脚本。此脚本能随机选取一张图片,并将原始图片、GT(Ground Truth)图像以及在原图上的蒙板显示出来,然后保存至当前目录下。 该数据集适用于医学影像分割任务的研究与开发工作。更多的关于改进的图像分割网络如unet、swinUnet和trasnUnet的相关信息可以在相关专栏中找到。 更多有关AI技术改进的信息也可以参考相应的系列文章。
  • Python在MRI应用
    优质
    本研究探讨了Python编程语言在处理和分析心脏磁共振成像(MRI)数据中的作用,特别关注于自动图像分割技术的应用与优化。通过结合先进的机器学习算法,我们展示了如何利用Python高效准确地识别并区分心脏结构,为心脏病学的诊断和治疗提供有力支持。 心脏核磁共振(MRI)图像分割是指对心脏MRI影像进行精确划分和分析的过程,目的是为了更准确地识别和评估心脏结构及其功能状态。这一过程在心脏病学研究与临床诊断中具有重要意义。通过计算机辅助技术实现的自动或半自动图像分割能够提高医生的工作效率,并有助于提供更加精准的医疗建议和支持。
  • 细胞核600,提供JSONCOCO格式
    优质
    本数据集包含600张高质量细胞核图像及其精细标注,支持JSON与COCO格式。旨在促进生物医学领域中自动化细胞分析技术的发展和应用。 其中包括一个包含600张以上细胞核图像的分割数据集,为医疗图像人工智能等领域从业者提供支持,并附有json格式和coco格式的标注文件。