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肺癌和结肠癌组织病理图像数据集

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简介：
本数据集包含大量肺癌及结肠癌患者的高质量组织病理图像，旨在为研究人员提供宝贵的资源以促进癌症诊断技术的发展与改进。 该数据集包括25,000张组织病理学图像，并分为五个类别。所有图像的尺寸统一为768 x 768像素，且均为JPEG格式。

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  • 肺癌和结肠癌组织病理图像数据集
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    本数据集包含大量肺癌及结肠癌患者的高质量组织病理图像，旨在为研究人员提供宝贵的资源以促进癌症诊断技术的发展与改进。 该数据集包括25,000张组织病理学图像，并分为五个类别。所有图像的尺寸统一为768 x 768像素，且均为JPEG格式。
     
  • LIDC_IDRI肺癌结节数据集.rar
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    LIDC_IDRI肺癌结节数据集包含由多位专业放射科医师标注的大量胸部CT影像，旨在用于检测和分析肺部小结节，促进肺癌早期诊断的研究与应用。 基于原始dcm数据（约100多G），根据肺结节的良恶性程度（1-5级）利用Matlab软件分割出肺结节图片数据（jpg格式）。这些图像可用于后续分类检测，此外还包括已分割好的肺实质图片和xml文件，这些资源同样适用于进一步的检测工作。
     
  • 基于改良ResNeXt的乳腺癌组织病理图像分类
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    本研究提出了一种改进版的ResNeXt模型，应用于乳腺癌组织病理图像的自动分类，旨在提高诊断准确性和效率。 为了实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级，提出了一种改进的卷积神经网络方法。该方法依次引入了两种不同的卷积结构以提高网络识别病理图像的能力。 首先，采用深度残差网络（ResNeXt）作为基础模型，并用八度卷积（OctConv）替代传统卷积层，在特征提取阶段减少了冗余信息，提高了对细节特征的捕捉效果。其次，使用异构卷积（HetConv）替换部分的传统卷积层，以减少训练参数的数量。 针对数据样本较少导致的过拟合问题，提出了一种基于图像分块思想的数据增强方法来解决这一挑战。 实验结果显示，在四分类任务中该模型在图像级别的准确率达到91.25%，证明了所设计网络具有较高的识别率和良好的实时性。
     
  • img-segm:基于MRI的结肠直肠癌图像分割
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    img-segm项目致力于开发基于MRI技术的先进算法，用于精确地对结肠直肠癌相关影像进行自动分割，旨在提高癌症诊断与治疗规划的准确性和效率。 结肠直肠癌是一种大肠的恶性肿瘤，由组成结肠肠道的一种细胞不受控制地增殖引起。在西方国家，它在女性癌症中仅次于乳腺癌，在男性癌症中排名第三，仅低于肺癌和前列腺癌。因此，放射线成像技术中的图像分析特别有用，尤其是在通过应用专门设计的算法识别感兴趣区域（ROI）时。这一过程也被称为分段处理，并且可以手动、半自动或全自动完成。本项目的目标是对磁共振（MR）结肠直肠癌图像进行自动化分割。
     
  • TCGA肺癌数据分析：基于TCGA数据集的肺癌研究项目
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    本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析，旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素（如种族、性别、年龄等）和基因组信息。通过这项分析，我试图回答以下问题：哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关？吸烟是否比其他临床因素（例如种族、性别和年龄）更紧密地影响患者存活率？放射疗法能否有效延长患者的生存期？
     
  • 肺癌患者的CSV数据集
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    本数据集包含了肺癌患者的相关信息，以CSV格式存储，便于研究人员分析肺癌特征、风险因素及临床表现，促进肺癌诊疗研究。 肺癌患者数据集（csv文档）
     
  • 结直肠癌TCGA和GEO数据库的临床数据
    优质
    本研究综合分析了来自TCGA和GEO数据库的大量结直肠癌患者临床数据，旨在探索其分子特征与临床信息之间的关联。 实时更新TCGA和GEO数据库中的结直肠癌临床资料。
     
  • 利用Python进行组织病理学癌症检测【100011826】
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    本项目运用Python编程语言开发算法模型，旨在提高组织病理学中癌症检测的准确性与效率。通过分析大量病理图像数据，我们致力于为医生提供可靠的辅助诊断工具。项目编号：100011826。 为了识别较大数字病理扫描图像中的小图块是否包含转移性癌症，我们使用了PatchCamelyon（PCam）基准数据集的一个略微调整版本作为竞赛的数据源。原始的PCam数据集中由于概率抽样的原因包含了重复的图片，但Kaggle上发布的这个版本已经去除了这些重复项。该数据集将临床相关的转移检测任务简化为一个二分类问题，类似于CIFAR-10和MNIST的任务类型。
     
  • 肺部癌症和结节检测的数据集[VOC标注格式]
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    本数据集包含多种肺部癌症及结节的高质量影像资料，并采用VOC标准进行标注，旨在促进相关疾病的早期诊断与科研进展。 目标检测数据集：肺部癌症及结节检测数据（VOC标注格式）。该数据集包含1400张图像及其对应的xml标注文件，标签包括癌症、结节和腺癌。 关于YOLO实战教程，请参考相关文章。 对于Yolov5的改进实战内容，同样可以查阅相应资料。
     
  • 肺癌患者的数据库集合肺癌患者的数据库集合 考虑到避免重复和提高可读性，可以进一步简化为： 肺癌患者的数据集
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    简介：本数据集汇集了大量肺癌患者的医疗信息，旨在支持研究、诊断及治疗方案开发，促进医学进步。 肺癌患者数据集