Advertisement

胸部医学图像数据集lidc.txt

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

简介：
The Lung Image Database Consortium, 简称 LIDC-IDRI，是一个致力于胸部医学图像研究的数据集。 该数据集包含大量的胸部医学图像文件，例如CT扫描和X光片，以及与这些图像相对应的诊断结果和病变标注信息。 该数据集的收集工作由美国国家癌症研究所 (National Cancer Institute) 主导进行，其主要目标是开展对高危人群早期癌症筛查的研究工作。 目前，该数据集已经收录了1018个独立的临床研究实例，并且包含了DICOM和XML等多种文件格式。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 胸部医学影像数据集 Lidc.txt
    优质
    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。
     
  • 胸部CT扫描影像数据集-数据集
    优质
    本数据集包含大量胸部CT扫描图像，旨在为医学研究和AI模型训练提供高质量的数据支持，助力肺部疾病早期诊断与分析。 这是一个关于胸部癌检测的项目，使用机器学习和深度卷积神经网络（CNN）。我们通过AI模型分类和诊断病人是否患有癌症，并提供有关癌症类型和治疗方法的信息。为了启动这个项目，我们需要收集大量数据并进行清理以供CNN模型使用。为此，我从多个资源中获取了相关数据集，例如chest-ctscan-images_datasets.txt 和 chest-ctscan-images_datasets.zip等文件。
     
  • 胸部影像数据集应用于气胸分割...
    优质
    本研究构建了一个专门用于气胸分割任务的胸部影像数据集，并提出了一种基于深度学习的新方法，以提高气胸自动检测和分割的准确性。此工作为临床诊断提供了有力的技术支持与参考价值。 本数据集由医学影像信息学会(SIIM)、美国放射学院(ACR)、胸部放射协会(STR)和MD.ai提供。
     
  • 肺部CT图像的数据集（医学应用）
    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/。
     
  • CoronaHack 胸部X射线数据集 - 数据集
    优质
    CoronaHack胸部X射线数据集是一个汇集了大量胸部X光影像的数据集合，旨在帮助研究者和开发者通过机器学习技术识别并分析新冠肺炎在肺部的影响。该数据库包含了疑似感染新冠病毒患者的X光图像，并附带详细的标注信息，以便于进行疾病早期检测与诊断的研究工作。 电晕-COVID19病毒对健康个体的呼吸系统产生影响，胸部X射线是识别该病毒感染的重要成像方法之一。通过使用Chest X-Ray数据集，可以开发一个机器学习模型来区分健康患者与受肺炎（Corona）感染患者的X光片，并为AI应用程序提供动力以更快地测试Corona病毒。相关的数据文件包括：Chest_xray_Corona_dataset_Summary.csv、Chest_xray_Corona_Metadata.csv以及包含数据集的压缩包Coronahack-Chest-XRay-Dataset_datasets.zip。
     
  • Synapse医学图像分割数据集
    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。
     
  • 肺部医学图像分割数据集（含训练与测试部分）
    优质
    本数据集专为肺部医学影像分割设计，包含详细的训练及测试样本，旨在推动相关领域的研究进展。 项目包含肺分割数据（包括训练集和测试集）。 数据集为256*256分辨率下的肺部分割图。分割的前景包括左肺、右肺等，标签的mask图像中前景区域被标记为255以便于观察。 该数据集分为训练集与测试集： - 训练集中包含6849张图片及其对应的6849个掩码（masks）。 - 测试集中则有1712张图片和相应的1712个掩码图像。 此外，项目还提供了一个用于可视化分割结果的脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图像、GT图像以及在原图上的GT蒙板效果，并将生成的结果保存至当前目录下。
     
  • VinBigData胸部X光DICOM元数据-数据集
    优质
    本数据集为VinBigData提供的胸部X光影像资料，包含大量DICOM格式的医学图像及详尽的元数据信息，旨在促进肺部疾病诊断算法的研究与开发。 VinBigData胸部X射线DICOM元数据包含每个DICOM文件中的图像像素值数组，并且还提供了有助于全面了解数据的其他重要信息。该数据集是从训练和测试文件夹中提取的所有DICOM文件的元数据生成的结果，具体包括以下CSV文件：test_dicom_metadata.csv、test_dicom_metadata_cleaned.csv、train_dicom_metadata.csv 和 train_dicom_metadata_cleaned.csv。
     
  • MedGen：利用胸部X射线图像生成详尽的医学报告
    优质
    MedGen是一款创新工具，它能够分析胸部X光影像，并自动生成全面且详细的医学报告，助力医生提高诊断效率和准确性。 MedGen 是 Jing 等人在 2018 年发表的论文《自动生成医学影像报告》中的 TensorFlow 实现。该研究利用 X 射线、CT、MRI 和其他类型的扫描图像来诊断多种疾病，专业的医疗人员负责解读这些医学图像并编写相应的报告。由于为每个扫描生成报告耗费大量时间，我们探索了自动创建这类报告的方法。 一份典型的医疗报告包含以下三个部分： - 印象：提供基于观察的诊断结论。 - 观察结果标签：列出所有重要的发现和信息点。 - 数据集：本段落使用的数据集是印第安纳大学胸部 X 射线采集（Demner-Fushman et al.，2015），该数据包括一系列胸部 X 射线图像及其相应的诊断报告。由于计算上的限制，我们选择了 1,000 张扫描样本用于训练，并且使用了另外的 200 张样本进行测试，这些详细信息可以在 /data 目录中找到。 模型组件：本段落提出了一个自动生成医学影像报告的方法。
     
  • 胸部CT扫描PNG图像数据集（含3类，超过970张图片）
    优质
    本数据集包含超过970张胸部CT扫描PNG图像，分类为三组，适用于医学影像分析与机器学习研究。 胸部CT扫描图像数据集是医学图像分析领域的重要资源，包含了大量的PNG格式图像，用于训练和测试机器学习或深度学习模型以识别不同的胸腔疾病。特别关注三种类型的肺癌：腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌，以及正常的CT扫描图像，这为研究者提供了丰富的对比和分析素材。 我们来详细了解一下CT（Computed Tomography）扫描。这是一种利用X射线投影数据重建体内断层结构的成像技术，在医疗诊断中能够提供高分辨率的横截面图像，帮助医生检测和分析各种疾病如肿瘤、感染或内部器官异常。在胸部CT扫描中，可以清晰地观察肺部、心脏、血管及纵隔等部位，对于肺癌早期发现具有重要作用。 该数据集分为训练集与测试集，这是机器学习模型训练和验证的标准划分方式。训练集用于教会模型识别特征，而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的表现。每个类别（正常和三种癌症类型）都有自己的子文件夹，这种组织方式便于数据管理和模型的训练。 腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌是肺癌常见类型，在CT图像中可能表现出不同特征：腺癌通常位于肺周围并形成小结节或肿块；大细胞癌生长迅速且形状不规则；而鳞状细胞癌则常出现在吸烟者肺部，表现为较大团块。通过分析这些疾病在CT图像中的形态、纹理和边缘等特征，模型可以进行分类。 PNG是一种无损压缩的图像文件格式，常用保存医学图像因其高质量及支持透明度特性，在处理医学图像时选择PNG格式能确保细节不受损失，这对于诊断与训练至关重要。 数据集标签“CT图像”、“PNG”表明了其类型和技术特点，这对构建和优化图像分析算法非常关键。例如，可能需要特定的预处理步骤如灰度校正、噪声去除或增强对比度以提高模型对微小病灶识别能力。 实际应用中，该数据集可用于开发深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来自动检测并区分不同类型的肺癌。通过大量训练后，模型能学会CT图像特征并在临床实践中辅助医生更准确地诊断疾病。此外，还可以用于评估现有算法性能以推动医学图像分析技术进步，提高早期诊断率从而改善患者生存质量和生活质量。 胸部CT扫描图像数据集（PNG格式、3类、970+张）是一个宝贵资源，为开发和评估肺癌检测模型提供了基础。通过深入研究与分析这些图像，科学家及工程师可以推进医疗AI发展，并在临床实践中提供更高效准确的辅助诊断工具。