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医学图像分类：肾脏结节与肿瘤的图像识别（含预划分的数据文件及类别字典）

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简介：
本项目专注于开发用于医学图像中肾脏结节和肿瘤自动分类的技术。通过应用先进的图像处理算法和机器学习模型，旨在提高诊断效率与准确性，并提供包含训练数据集及其对应类别的详细信息。 医学图像分类：肾脏结节与肿瘤数据集 该数据集中包括划分好的训练、验证及测试三个文件夹的数据图片，并附有类别字典文件。 【分类个数：3】正常、结节、肿瘤（具体查看json文件） 【数据集详情】data目录下分为2个主要子目录，即训练集和验证/测试集合。每个集中存放各自类别的图像。 - 训练集图片总数为2800张 - 验证集与测试集各含400及800张图片 该数据可以用于yolov5的分类任务或其它分类网络模型训练。 如需可视化查看此数据集，可运行资源中的show脚本。

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  • 医学图像分类：肾脏结节与肿瘤的图像识别（含预划分的数据文件及类别字典）
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    本项目专注于开发用于医学图像中肾脏结节和肿瘤自动分类的技术。通过应用先进的图像处理算法和机器学习模型，旨在提高诊断效率与准确性，并提供包含训练数据集及其对应类别的详细信息。 医学图像分类：肾脏结节与肿瘤数据集 该数据集中包括划分好的训练、验证及测试三个文件夹的数据图片，并附有类别字典文件。 【分类个数：3】正常、结节、肿瘤（具体查看json文件） 【数据集详情】data目录下分为2个主要子目录，即训练集和验证/测试集合。每个集中存放各自类别的图像。 - 训练集图片总数为2800张 - 验证集与测试集各含400及800张图片 该数据可以用于yolov5的分类任务或其它分类网络模型训练。 如需可视化查看此数据集，可运行资源中的show脚本。
     
  • CT肝脏分类的医学图像数据集（4分类）【含预划分的数据、类别字典及Python可视化脚本】
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    这是一个包含预划分数据和类别字典的CT肝脏分类医学图像数据集，用于支持四类肝脏疾病的识别与分析，并提供Python脚本进行可视化操作。 该数据集包含4个分类：胆囊、正常、结石、肿瘤。数据被分为训练集和验证集两个目录下，其中训练集图片总数为9959张，验证集图片总数为2487张。这些图像可以用于YOLOv5的分类任务或传统CNN分类网络项目中。此外，提供了包含分类标签字典文件的JSON格式，并且可以通过资源中的脚本可视化数据集。有关使用CNN进行此类项目的更多信息，请参考相关博客文章。
     
  • 微铣削刀具磨损图像的分类与识别(含预划分的数据文件及类别字典)
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    本研究针对微铣削加工中刀具磨损问题，开发了一套图像分类与识别系统。通过预处理和特征提取技术，结合机器学习算法，实现对刀具磨损状态的有效评估，并提供了数据集和类别定义以供参考。 数据集分为训练集和测试集两个目录，每个目录下存放同一类别的图片。训练集中共有3600张图片，而测试集中有900张图片。这些数据可以用于YOLOv5的分类任务或CNN分类网络的数据集。 若想可视化该数据集，可运行提供的脚本段落件。 关于CNN分类网络项目和基于YOLOv5的分类方法，请参考相关博客文章。
     
  • MATLAB肿瘤图像分割代码-KITS21：2021年度肾脏及肾肿瘤分割大赛官方资源库
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    该资源库提供用于参加2021年肾脏及肾肿瘤分割竞赛（KITS21）的MATLAB代码，旨在进行医学影像中的肿瘤自动分割。 MATLAB图像分割肿瘤代码用于参加2021年肾脏和肾脏肿瘤分割挑战赛的官方资料库。 数据集版本：1.0.3 时间线： - 3月1日至7月1日：培训数据注释、发布和完善（正在进行中） - 8月9日：投稿截止日期及论文要求 - 8月16日至30日：接受提交 - 9月1日：结果公布 - 9月27日或10月1日：MICCAI2021卫星赛消息 其他重要信息： - 4月7日，开始使用标签和变更记录来追踪数据集版本。 - 3月23日，后处理代码的草稿及一些初步数据合并到主分支中。 - 3月9日，初步挑战主页发布。 用法：下载通过克隆此仓库进行。注意图像不在此存储库内；必须使用脚本中的get_imaging命令从其他位置下载。 当前实现： Python版本：在starter_code目录下的get_imaging.py MATLAB版本：具体路径未给出，请参考官方资料获取详细信息。
     
  • 肾结石医学图像分割数据集（LabelMe格式，含359张图片，1个类别）.zip
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    本资料包含359张用于肾结石识别与研究的医学图像，采用LabelMe标注格式，提供单一类别的精确分割信息。适合深度学习和计算机视觉领域相关科研使用。 样本图展示在博客文章内。 文件存储于服务器上，请务必通过电脑端预览资源详情后再进行下载。 数据集格式：采用labelme标准（不含mask文件，仅包括jpg图片及对应的json文件）。 图片数量（即jpg文件个数）：359张； 标注数量（即json文件个数）：359份； 标注类别总数为1类； 具体标注类别名称如下： - 肾结石 (kidney stone) 每个类别的标注框数量统计如下： - 肾结石的标注框总计有 512 个。 使用工具：labelme版本号5.5.0 注释规则：对目标进行多边形绘制（polygon）。 特别说明：可利用labelme软件打开并编辑数据集，但需自行将json格式转换为mask、yolo或coco等格式以支持语义分割和实例分割任务。 重要声明：本数据集中不保证训练模型的精度与权重文件的质量，仅确保提供的标注信息准确合理。
     
  • 肝肿瘤分割医学图像数据（LiTS）：含切片数据集（3类别）、标签及可视化代码
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    简介：LiTS数据集专为肝肿瘤分割设计，提供包含肝脏、肿瘤和背景三类别的CT切片图像及其对应标注，并附有可视化工具。 项目包含：肝肿瘤分割（LiTS）切片【包括切片后的数据集（3类别）、标签文件、可视化代码】 其中mask中的1表示肝脏区域、2表示肿瘤区域，0为背景部分，请参考classes.txt文件以获取更多细节。 该数据集由LITS的冠状面图像切分而成，共包含从131个病例中提取出的数据。为了便于分割操作，在进行切片时已去除ROI（感兴趣区域）不足5%的部分。mask灰度值为0、1和2的阈值图，图片与标签分别以jpeg和png格式存储，并提供了可视化代码用于观察mask。 数据集分为训练集和测试集： - 训练集包括images目录中的10937张图片及masks模板目录下的对应数量的mask图片； - 测试集中则有4686张图像及其对应的相同数量的标签。
     
  • YOLO 数据集：鱼类疾病图像识别【含预划分数据集、类别文件及可视化脚本】
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    这是一个用于鱼类疾病的图像识别的数据集，包含已分类的图片和可视化工具，旨在帮助研究者进行模型训练与验证。 YOLO 数据集：鱼身上疾病图像目标检测【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】 该数据集按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用于yolo模型训练。 类别个数（5）：细菌性疾病、真菌性疾病、健康鱼、寄生虫病、白尾病【具体参考classes文件】 数据结构如下： - 训练集包含约720张图片和对应的标签txt文件。 - 验证集包括大约100张图片及其对应标签的txt文件。 - 测试集中有约100张图片及相应的标签txt文件。 为了方便查看数据，提供了可视化py脚本。只需随机传入一张图像即可绘制边界框，并且保存在当前目录中。此脚本无需修改，可以直接运行以生成可视化图像。
     
  • 脑肿瘤分割：利用MATLAB在MRI图像中识别肿瘤
    优质
    本项目运用MATLAB软件，在磁共振成像（MRI）数据上开发算法，实现对脑部肿瘤的有效分割与精准定位。 图像分割可以通过多种方法实现，包括阈值、区域生长、流域以及等高线技术。这些传统的方法存在一些局限性，但新提出的技术可以有效克服这些问题。 在处理肿瘤相关的信息提取过程中，首先需要进行预处理步骤：移除头骨以外的无用部分，并应用各向异性扩散滤波器来减少MRI图像中的噪声。接下来使用快速边界盒（FBB）算法，在MRI图像上标记出肿瘤区域并框选出来。然后选取这些被标注为边界的点作为样本，用于训练一类支持向量机(SVM)分类器。 最终通过SVM对边界进行精确的分类处理，从而实现有效提取和识别肿瘤的目的。
     
  • SAR图像的分类与识别
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    SAR图像的分类与识别主要探讨利用合成孔径雷达技术获取的地表信息进行图像处理和模式识别的方法和技术，涵盖目标检测、特征提取及分类算法等内容。 我编写了一段MATLAB图像分类代码，其中包括用于训练和测试的SAR图片。该程序采用了KPCA特征提取与SVM算法进行分类，并且有一个易于操作的GUI界面。