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胸部影像数据集应用于气胸分割...

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 胸部医学影像数据集 Lidc.txt
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    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。
     
  • 胸部CT扫描影像数据集-数据集
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    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。
     
  • SIIM-ACR气胸分割数据集（X光）.rar
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    本资源包包含一个专为医学研究设计的数据集，专注于从胸部X光图像中自动识别和分割气胸区域。该数据集由SIIM与ACR联合开发，旨在促进算法在肺部疾病诊断中的应用，助力医疗影像分析领域的进步。 基于Kaggle气胸X光比赛的原始数据，本段落介绍了如何将RLE格式的气胸标注标签转换为mask图和json可读文件，并提供了JPEG格式的胸部X光图像。公开代码使用Python编写，适用于后续分类、检测、分割等任务的数据输入。
     
  • SIIM-PCR肺气胸分割挑战赛
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    SIIM-PCR肺气胸分割挑战赛是由美国放射学会和放射学信息学协会联合主办的比赛，旨在通过AI技术提高对肺部疾病的诊断效率与准确性。参赛者利用医学影像数据训练算法模型，以期实现自动化的肺气胸病灶精确分割。 SIIM-PCR 气胸分割业务问题：气胸是一种医学状况，在这种情况下空气会泄漏到肺部与胸部壁之间的空间内。这会导致外部压力增加并使肺部分或完全塌陷。造成这种情况的原因可能包括钝性胸部损伤、潜在的肺疾病，甚至有时没有明确原因。在某些情形下，该情况可能是危及生命的事件。 气胸通常由放射科医生通过分析胸部X光片来诊断，但有时候确认起来比较困难。这项研究的目标是在给定的胸部X射线图像中识别是否存在气胸，并且如果存在的话，则需要分割出受影响的部分肺部区域。准确预测这种状况将在多种临床环境中发挥作用，帮助对胸部X光片进行分类以确定优先级解释或为非放射科医生提供更可靠的诊断依据。 该案例研究的数据集包括DICOM格式的图像以及游程长度编码（RLE）掩码文件。气胸的存在与否是由注释中的二进制掩码表示出来的，而某些训练图片可能包含多个位置的多种注释信息来描述事件的不同方面。对于没有出现气胸情况的照片，则不会有相应的遮罩显示。
     
  • CoronaHack 胸部X射线数据集 - 数据集
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    CoronaHack胸部X射线数据集是一个汇集了大量胸部X光影像的数据集合，旨在帮助研究者和开发者通过机器学习技术识别并分析新冠肺炎在肺部的影响。该数据库包含了疑似感染新冠病毒患者的X光图像，并附带详细的标注信息，以便于进行疾病早期检测与诊断的研究工作。 电晕-COVID19病毒对健康个体的呼吸系统产生影响，胸部X射线是识别该病毒感染的重要成像方法之一。通过使用Chest X-Ray数据集，可以开发一个机器学习模型来区分健康患者与受肺炎（Corona）感染患者的X光片，并为AI应用程序提供动力以更快地测试Corona病毒。相关的数据文件包括：Chest_xray_Corona_dataset_Summary.csv、Chest_xray_Corona_Metadata.csv以及包含数据集的压缩包Coronahack-Chest-XRay-Dataset_datasets.zip。
     
  • （图像分割）MATLAB胸部CT肺部组织提取.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行胸部CT图像处理的工具包，专注于自动提取和分析肺部组织。包括源代码、示例数据及详细的文档说明。 训练神经网络需要大量数据，并且在目标检测任务中通常需要先进行标记。肺结节的检测是一个常见的应用场景。这里分享一种我在胸部CT图像上标注肺部结构的方法。
     
  • 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。
     
  • MATLAB下的胸肺胃图像分割
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    本研究运用MATLAB软件进行胸部、肺部及胃部医学影像的自动分割，旨在提高诊断效率与精度，为临床医疗提供技术支持。 Matlab胸肺胃图像分割
     
  • 基于MATLAB的胸部CT图像肺实质分割技术探讨
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    本研究利用MATLAB平台，深入探索和分析胸部CT图像中肺实质区域的有效分割方法和技术，旨在提高医学影像处理精度与效率。 基于Matlab的胸部CT图像肺实质分割技术研究 该研究探讨了利用MATLAB软件进行胸部CT图像中的肺实质区域自动识别与分割的技术方法。通过优化算法设计和参数调整，旨在提高肺部病变检测的准确性和效率，为临床诊断提供有效的技术支持。