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胸部X光影像：https://www.kaggle.com/c/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia

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简介：
该数据集包含大量胸部X光影像，主要用于肺炎检测研究。影像分为健康与肺炎两类，来源于多家医疗机构，旨在推动医学图像分析技术的发展。 胸部X射线图像

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  • 胸部X光影像：https://www.kaggle.com/c/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia
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    该数据集包含大量胸部X光影像，主要用于肺炎检测研究。影像分为健康与肺炎两类，来源于多家医疗机构，旨在推动医学图像分析技术的发展。 胸部X射线图像
     
  • chest-xray-pneumonia-data.zip
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    Chest-XRay-Pneumonia-Data 数据集包含了大量胸部X光影像，用于检测肺炎病症。这些数据旨在帮助开发AI算法以辅助医学诊断。 如果你从官网下载 chest-xray-pneumonia.zip 不成功或觉得速度太慢，可以在这里提供一个备用的下载方式。我会搜集资源以方便开发者使用。具体下载链接及提取码请参考附件中的信息。
     
  • Chest-Xray-CNN：基于胸部X射线数据集的简易CNN开发（来自Kaggle平台）
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    Chest-Xray-CNN项目旨在利用Kaggle提供的胸部X光片数据集，通过构建简单的卷积神经网络模型，进行医学影像识别与分类的研究。该项目致力于提高对肺部疾病的早期诊断效率和准确性。 为了开发一个简单的卷积神经网络（CNN）用于胸部X射线图像分析，并根据Kaggle提供的数据集进行训练，可以采取以下步骤： 1. **创建更多数据**：通过使用重新缩放、调整大小以及宽度移动等技术来扩充原始数据集。 2. **模型设计**： - 特征提取层和池化层（3个滤镜层 + 2个池化层）用于图像特征的初步处理。 - 将提取到的特征传递给一个简单的全连接神经网络，该网络包含两个隐藏层，分别有32和64个节点。 - 使用Adam优化器，并采用稀疏类别交叉熵作为损失函数。 模型不仅能够检测患者是否患有肺炎，还可以进一步分类为细菌性或病毒性肺炎。这有助于更精确地诊断并指导治疗方案的选择。 在训练过程中可能会遇到过度拟合的问题，可以通过上述数据扩充技术以及适当的正则化方法来缓解这一问题，并最终提高模型的泛化能力。
     
  • 胸部X光-CNN分析
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    本项目利用卷积神经网络(CNN)技术对胸部X光影像进行自动化分析，旨在快速准确地识别肺部疾病特征，辅助临床诊断。 ChestX-ray-CNN是一种用于解析胸部X光片的卷积神经网络模型。该模型能够有效识别并分类不同类型的肺部疾病，如肺炎、结核病以及各种异常情况，在医疗影像分析中具有重要应用价值。
     
  • 胸部影像数据集应用于气胸分割...
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    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。
     
  • VinBigData胸部X光DICOM元数据-数据集
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    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。
     
  • 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。
     
  • Covid-19检测利用胸部X光影像：深度分析以诊断新冠肺炎病症...
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    本研究探讨运用胸部X光影像进行COVID-19检测的有效性与准确性，并深入分析其在诊断新冠肺炎方面的应用潜力。 该项目通过胸部X射线图像利用深度学习技术诊断COVID-19疾病。项目使用了Flask Web GUI，并附有相关屏幕截图展示。在这一研究中，DenseNet121架构被应用于图像分类任务，达到了高达99%的准确率。此外，还提供了模型的分类报告和混淆矩阵以供参考。
     
  • ChestRayXNet: 利用微调密集网络对胸部X光图像进行分类
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    ChestRayXNet是一种基于微调密集网络架构的模型，专门用于胸部X光影像的自动分类。该系统在处理医疗数据时展现了高精度与高效性，在疾病诊断中具有广泛应用前景。 基于NIH ChestX-ray14的肺部疾病诊断项目是一种高性能的胸部X射线图像多标签分类算法，有助于放射科医生更准确地诊断肺部疾病。该项目为我提供了大量关于如何训练DenseNet121的信息。 所有在NIH ChestX-ray14数据集上进行训练的模型都可以下载，并通过解压缩*.tar.gz文件来快速开始使用该数据集。具体操作是在终端中运行`tar -xvzf *ZIPFILENAME*`，其中*ZIPFILENAME*是您要解压的.tar.gz文件名。 为了确保程序正常运行，请在shell/write_all.sh脚本中的--dataset_dir标记处修改图像路径以匹配您的工作环境设置。完成这些步骤后，将当前的工作目录更改为ChestRayXNet，并执行`write_all.sh`命令来处理所有112,120幅胸部X射线影像。
     
  • 关于多种肺炎的胸部X光片数据集
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    该数据集包含了各种肺炎患者的胸部X光影像，旨在为研究者提供一个全面的资源库，以促进对不同类型的肺部疾病的诊断和理解。 此数据集包含3616个COVID-19阳性病例以及10192个正常、6012个肺部浑浊（非COVID肺部感染）和1345个病毒性肺炎图像，包括了数据集和注释。 新型冠状病毒感染引起的新冠肺炎具有全球流行、高度传染性和高死亡率的特点。随着确诊病例的增加，医疗机构面临着巨大的确诊压力。为此，作者构建了一个胸部X光片的数据集：其中包括3616张COVID-19阳性病例以及10,192张正常图像、6012张肺部浑浊（非COVID肺炎）和1345张病毒性肺炎的图像。此数据集可用于区分新冠肺炎和其他原因引起的肺炎，加快确诊速度与效率。 该数据集中包含四个类别的文件夹： - COVID：新型冠状病毒感染阳性病例（共3616张） - Lung_Opacity：肺部浑浊（非COVID感染）（共6012张） - Normal：正常胸部X光片（共10,192张） - Viral_Pneumonia：病毒性肺炎（共1345张） 所有图像均采用PNG格式，分辨率为299*299像素。