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常规与出血性CT扫描图像数据集

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简介:
本数据集包含常规及出血性CT扫描影像,旨在为医学研究和算法开发提供全面的数据支持,助力于提升临床诊断效率与精度。 该数据集包含6794张正常和出血性CT扫描图像。

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客服
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  • CT
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    本数据集包含常规及出血性CT扫描影像,旨在为医学研究和算法开发提供全面的数据支持,助力于提升临床诊断效率与精度。 该数据集包含6794张正常和出血性CT扫描图像。
  • 胸部CT-
    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CTPNG(含3类,超过970张片)
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    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。
  • 原始RAW格式的CT
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    原始RAW格式的CT扫描图像是未经任何处理的初始数据,包含详细的患者身体内部结构信息,用于医学诊断与研究。 拍摄的CT的raw文件。
  • 肺部CT:LUNGCT1
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    LUNGCT1展示了一组详细的肺部CT扫描图像,用于医学诊断和研究。这些高分辨率的切片帮助医生识别和评估各种肺部疾病与异常情况。 肺部CT扫描图像是一种医学影像技术,全称为计算机断层扫描(Computed Tomography, CT),在呼吸系统疾病的诊断中具有重要作用。通过使用X射线束对身体的特定部位进行切片式扫描,并利用计算机处理生成连续横截面图像,提供体内结构的三维信息。 CT对于肺部疾病的检测非常敏感和特异,能够发现常规胸部X光难以察觉的问题,例如结节、肿块、炎症、感染、纤维化、气胸等。在肺癌早期筛查及肺炎和肺结核诊断中也起着关键作用,并且有助于评估各种间质性疾病。 解读CT图像时通常会采用多平面重建(Multiplanar Reconstruction, MPR)、最大密度投影(Maximum Intensity Projection, MIP)以及最小密度投影(Minimum Density Projection, MinIP)等多种技术,以便从不同角度观察肺部的结构和病变情况。具体来说: - **MPR**:允许医生在任意方向查看图像,有助于识别解剖位置。 - **MIP**:显示沿特定路径的最大像素值,常用于显示血管或气道结构。 - **MinIP**:相反地展示最小密度区域,如囊变或空洞。 肺部CT中常见的特征包括: - 结节和肿块可能为圆形、类圆的高密度区,大小边缘及内部构造各异。 - 磨玻璃影(Ground-Glass Opacity, GGO)表现为轻度增加的肺实质密度,但仍可看见血管纹理,常见于炎症或早期肿瘤。 - 实变影显示明显的高密度区域如感染或出血。 - 空洞则在病灶内可见低密度区,周围有较高密度边缘。 医生会综合考虑患者的临床症状、其他检查结果及CT图像来做出准确判断。此外,在某些情况下,还可以借助CT引导下的活检或治疗操作进行诊断和干预。 肺部CT扫描为呼吸系统疾病提供了详尽的信息,并通过多种显示技术帮助医生更精确地评估病情制定相应的医疗计划。
  • AFM的XYZ格式.rar
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    本资源包含一系列使用原子力显微镜(AFM)获取的表面形貌数据,以XYZ格式存储。这些文件便于进行数据分析与可视化处理。 标题中的“AFM扫描图像数据xyz格式.rar”指的是一个压缩包文件,包含了使用原子力显微镜(Atomic Force Microscopy, 简称AFM)获取的扫描图像数据。AFM是一种高分辨率的表面成像技术,能提供纳米级别的细节,广泛应用于材料科学、生物学和物理学等领域。 XYZ格式是常见的存储方式之一,这种文本段落件包含三列数据:X坐标、Y坐标以及对应的Z轴高度信息(即表面形貌)。此格式简洁且易于处理,并可被多种分析软件读取。例如,Gwyddion是一个开源的AFM数据分析与图像处理工具。 通过使用Gwyddion等软件,用户可以导入和导出XYZ文件进行进一步的研究工作,包括滤波、校正及各种表面特征(如粗糙度)的提取。这些功能使得研究人员能够更直观地展示三维形态,并深入分析样品特性。 压缩包内包含三个不同的XYZ格式文件,它们可能代表了不同情况或材料样本的AFM图像数据。用户可以使用Gwyddion等软件打开并查看这些文件中的表面结构信息,比如平整度、颗粒分布或者特定晶体特征等细节。 对AFM图象进行分析不仅限于视觉观察,还包括利用计算方法获取物理性质的数据。例如,通过测量平均粗糙度(Ra)来评估材料的平滑程度或使用峰谷分析了解最高点和最低点的具体情况。这些数据对于理解与优化材料性能、研究表面化学反应以及检测微观结构变化都至关重要。 处理XYZ格式的AFM数据通常涉及多个步骤:从导入原始图像到校准,再到去噪、增强图像质量及最终的数据分析阶段。通过掌握这一系列操作流程,科研人员能够更好地解读和利用这些珍贵的数据资源,并为实验研究提供有力的支持证据。因此,学习如何使用像Gwyddion这样的工具进行XYZ格式AFM数据处理对于相关领域的科学家和技术专家来说十分关键。
  • 改良型总变分线锥束CT重建算法
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    本研究提出了一种改进的总变分线性扫描锥束CT图像重建算法,旨在提高成像质量与计算效率,适用于医学影像诊断。 线性扫描锥形束计算机断层扫描(LSCBCT)是一种技术简单的配置,但功能强大到足以检查长物体。作为一种有限角度问题的解决方案,LSCBCT图像重建面临着挑战。然而,基于TVM和POCS的凸集上的总变化最小化(TVM)投影算法已被证明能够有效解决这个问题。 当将此方法应用于LSCBCT重建时,所得图像在对象边缘附近出现失真现象。为了解决这一问题,研究人员开发了一种改进的迭代重建算法。该新方法整合了同时代数重构技术、TVM和CV模型的优势。其中,CV模型能够识别边界不完全由梯度定义的对象。 通过采用分段常量修改的方式减少伪影,并获得更精确的图像效果,所提出的算法在数值仿真中已经证明其有效性。此外,该方法同样适用于其他X射线CT重建问题的应用场景。
  • 头部CT.rar
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    本资源包包含多份头部CT平扫影像资料,适用于医学教学、科研及临床诊断参考。 这个压缩包包含的图像资源可用于医学图像配准以及三维重建中的脑部CT平扫影像。压缩包内共有51张脑部CT平扫的图像资源。
  • 癌症CT
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    该数据集包含多种癌症患者的CT影像资料及对应的临床信息,旨在支持医学研究和AI辅助诊断技术的发展。 本数据集包含69位不同患者的475个癌症CT影像病例以及患者年龄信息,是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。
  • 细胞涂片MISP.rar
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    MISP.rar包含一个全面的血细胞涂片图像数据库,适用于医学研究与教育。该数据集旨在促进白血病等血液疾病诊断技术的发展和优化。 MISP.rar 文件包含148张清晰的血细胞涂片图像。这些图片中有少量白细胞和大量红细胞,适合用于进行白细胞分类和红细胞计数实验。然而,文件中的白细胞尚未分类,而红细胞重叠度较低且边缘清晰,便于手动计数。