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LIDC-IDRI预处理计划

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  •      文件类型：ZIP

简介：
LIDC-IDRI预处理计划致力于为肺癌研究提供高质量的数据支持，通过对原始医学影像数据进行标准化和系统化的预处理工作，促进学术界对于肺小结节检测与分析的研究进展。 该项目基于LIDC-IDRI数据集，旨在进行图像分割的数据预处理，并提供相应的代码实现。

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  • LIDC-IDRI预处理计划
    优质
    LIDC-IDRI预处理计划致力于为肺癌研究提供高质量的数据支持，通过对原始医学影像数据进行标准化和系统化的预处理工作，促进学术界对于肺小结节检测与分析的研究进展。 该项目基于LIDC-IDRI数据集，旨在进行图像分割的数据预处理，并提供相应的代码实现。
     
  • LIDC-IDRI-结节分割-master.zip
    优质
    LIDC-IDRI-结节分割-master 是一个包含肺部CT影像数据及标注信息的数据集，主要用于肺癌早期检测中肺结节自动分割算法的研究与开发。 这是一段我最近修改过的Python肺结节分割代码，旨在为初学者提供参考并启发思路。欢迎大家下载参考，希望这段代码能够给大家带来帮助。
     
  • LIDC-IDRI数据集分析
    优质
    LIDC-IDRI数据集分析专注于研究和评估肺部结节检测算法，通过综合肺癌筛查影像资料，推动医学影像领域的科研进展。 我处理了13218张png格式的图片（尺寸为64*64），这些图像是LIDC-IDRI数据集的一部分，但直接使用原始数据集非常麻烦，并且下载也很费时。此外，虽然GitHub上有代码可以生成精确的mask，但由于原数据集庞大，我没有尝试过这种方法。 我曾用LUNA16数据集训练模型，在参考了DSB tutorial的基础上处理得到的数据用于语义分割训练后发现Dice系数仅为0.3左右。另外注意到LUNA16中的掩码大多是圆形的，我认为这可能不够精确（毕竟像素级分类需要更精细的信息）。 后来找到了另一个数据集进行实验，并使用U-net模型对其进行训练，最终获得了较为理想的Dice分数为0.8816。 如果有人有512*512大小的相关图片资源可以分享的话会非常感谢。
     
  • LIDC-IDRI数据集RAR文件
    优质
    LIDC-IDRI数据集RAR文件包含肺癌影像诊断研究中的CT图像和专家标注信息，用于肺结节检测与分析。 LIDC-IDRI数据集包含胸部医学图像（如CT、X光片）及其对应的病变诊断结果。该数据由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集，共有1018个研究实例。每个实例中的图像都经过4位经验丰富的胸部放射科医师的两阶段标注。本次提供的压缩包包含标注文件和下载图像数据的方式，鉴于TCIA网站上的下载方式较为繁琐，这里提供了一个更快速简便的方法来下载图像数据，并且支持使用普通下载工具进行访问。
     
  • Code2Vec-预处理
    优质
    Code2Vec是一种用于理解和生成代码的机器学习模型。本节“Code2Vec-预处理”主要介绍如何对源代码数据进行有效的预处理工作，以适应后续的模型训练和预测需求。 在main函数中调整input-prefix参数后，会生成三个txt文件：-context.txt、-node.txt 和 -path.txt。其中-context.txt的格式如下： method_name:[NAME]score:[SCORE]start1,path1,end1...method_name:[NAME]score:[SCORE]start33,path33,end33... -node.txt和-path.txt分别包含各个节点和路径的编码，具体格式为： index,content...
     
  • 预处理.rar
    优质
    预处理.rar包含了一系列用于数据科学和机器学习项目的数据预处理技术与方法。文件内提供了详细的代码示例及说明文档，帮助用户提高模型训练效率与准确性。 现有的光谱预处理方法多种多样，根据其效果可以分为基线校正、散射校正、平滑处理以及尺度缩放四类。每一大类别下又包含若干具体的预处理技术。 在基线校正方面，常用的方法包括一阶导数和二阶导数计算以及连续小波变换（CWT）等；对于散射校正，则有多元散射校正 (MSC) 和标准正态变量(SNV) 等方法。平滑处理中较为常见的技术为SG平滑算法，而尺度缩放则包括中心化、帕累托(Pareto) 规模调整、最大最小归一化以及标准化等多种手段。 导数计算和连续小波变换主要用于去除仪器背景或漂移对光谱信号的影响；多元散射校正 (MSC) 和标准正态变量(SNV)，这两种方法则旨在消除由于颗粒分布不均及颗粒大小差异导致的散射效应。SG平滑算法能够显著提高光谱图中的信噪比，并有效抑制随机噪声干扰。中心化、帕累托规模调整、最大最小归一化以及标准化等技术，则有助于解决因尺度变化过大而引起的问题，确保数据的一致性和可比较性。
     
  • Python数据预处理资料包.rar_Python数据预处理_数据清洗_python预处理
    优质
    本资源为《Python数据预处理资料包》，包含全面的数据清洗与预处理技巧，适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Python数据预处理示例包括数据清洗、数据整合和数据变换等操作。
     
  • TIMIT-预处理.zip
    优质
    TIMIT-预处理.zip包含对TIMIT声学数据库进行初步数据清洗与格式转换后的语音数据和文本注释，方便用户直接用于语音识别系统的训练与测试。 语言信号处理确实比较复杂，在GitHub上有许多自动语音识别（ASR）项目，但这些项目在Windows系统上运行起来往往需要额外安装如kalid这样的工具包，这使得操作变得繁琐。不过值得庆幸的是，PyTorch提供了一个内置的语音处理库，可以将预处理好的数据直接加载到其模型中使用。具体的操作细节和解释可以在相关技术博客文章中找到。
     
  • Python文本处理_zip分词_数据预处理_文本预处理技巧
    优质
    本教程详细介绍如何使用Python进行文本处理，涵盖zip函数在分词中的应用及多种数据预处理技巧，帮助你掌握高效的数据准备方法。 文本数据预处理包括分词、去停用词以及读取文件等步骤。
     
  • 光谱预处理_预处理；近红外光谱_源码
    优质
    本项目专注于光谱预处理技术在近红外光谱分析中的应用，提供了一系列高效的预处理算法源代码，旨在提升光谱数据的质量和准确性。 Matlab近红外光谱预处理方法程序，包括平滑、一阶导数和二阶导数等功能的自用程序。