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医学影像数据集清单: medical-imaging-datasets

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简介：
medical-imaging-datasets 是一个详尽的在线资源库，汇总了各种医学影像数据集，涵盖多种疾病和成像技术，旨在促进科研与教育发展。 医学影像数据集列表如下： - 多峰数据库活体内显微镜（CIVM），胚胎和新生小鼠中心（H&E, MR） - LONI图像数据存档，包括放射学领域如超声、乳腺摄影、X射线、CT、MRI及fMRI等 - 协作信息学与神经影像套件（COINS） - 癌症影像档案库（TCIA） - 阿尔茨海默氏病神经影像倡议（ADNI） - 影像研究开放获取系列（OASIS） 此外，还包括以下乳腺摄影数据库： - DDSM：数字筛查乳腺钼靶数据集 - MIAS小型数据库：包含100多张具有地面真相的乳房X射线图像。

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  • 医学影像数据集清单: medical-imaging-datasets
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    medical-imaging-datasets 是一个详尽的在线资源库，汇总了各种医学影像数据集，涵盖多种疾病和成像技术，旨在促进科研与教育发展。 医学影像数据集列表如下： - 多峰数据库活体内显微镜（CIVM），胚胎和新生小鼠中心（H&E, MR） - LONI图像数据存档，包括放射学领域如超声、乳腺摄影、X射线、CT、MRI及fMRI等 - 协作信息学与神经影像套件（COINS） - 癌症影像档案库（TCIA） - 阿尔茨海默氏病神经影像倡议（ADNI） - 影像研究开放获取系列（OASIS） 此外，还包括以下乳腺摄影数据库： - DDSM：数字筛查乳腺钼靶数据集 - MIAS小型数据库：包含100多张具有地面真相的乳房X射线图像。
     
  • 《医学成像基础》第二版 Fundamentals of Medical Imaging 2nd Edition
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    《医学成像基础》第二版是一本全面介绍医学影像技术原理与应用的经典教材，深入浅出地讲解了从X射线到MRI等多种成像方法。 《医学图像基础》（第二版）是介绍各种成像模态的技术性入门书籍，解释了数学和物理原理，并提供了如何获取和解读影像的清晰理解。每一章节涵盖了不同的成像模式——放射学、CT、MRI、核医学及超声波——讨论了信号与组织相互作用的物理学基础，图像形成或重建过程，以及对图像质量、设备临床应用及生物效应和安全问题的探讨。后续章节则涉及影像分析与可视化在诊断治疗手术中的运用。 新版内容包括： - 附录中包含问答题及其答案 - 新增关于3D影像可视化的章节 - 将复杂的数学公式单独放置于文本框内 该书还提供了一个辅助网站（网址未列出），其中包含了有关成像原理和临床应用的全彩插图及3D动画。工程师、医师、数学家以及物理学家都将发现这本书是理解医学成像物理原则及其在临床上的应用的重要工具。
     
  • Medical-image-seg:医学影像分割（毕设）
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    Medical-image-seg项目旨在通过开发高效的算法和技术来实现精准的医学影像自动分割，为临床诊断和治疗提供有力支持。此项目是本科毕业设计的一部分，专注于提高图像处理技术在医疗领域的应用效果。 医学图像段网段网络架构参考文件：《一百层提拉米苏：用于语义分割的全卷积密集网络》 作者为Simon Jégou、Michal Drozdzal、David Vazquez、Adriana Romero 和 Yoshua Bengio。 输入尺寸为512x512，首先使用7x7转换和2x2向下采样到256x256。接着通过2x2最大池化下采样至128x128。输出大小是128x128，并且经过插值恢复为512x512。 致密块率设定为24，层功能图筛选转换数据库的输入尺寸设置为512x512，空值转换数量设为0。在尺寸变为256x256时使用7x7卷积和最大池化下采样至128x128。 具体细节如下： - 最大池化：从 128x128 到 48，然后进行 DB1 操作得到 120 个特征图； - 经过 TD1 后尺寸变为64x64，特征图为120； - 再次最大池化后进入DB2操作，尺寸为64x64时有240个特征图； - 最终经过TD2处理到32x32的大小，并保持了 240 的特征数量。
     
  • 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。
     
  • 医学影像相关的数据集
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    本数据集专注于医学影像领域，包含各类疾病如肿瘤、肺部疾病等的影像资料。旨在支持科研人员进行图像识别与分析研究，推动医疗诊断技术的进步。 本项目的目的是整理一个医学影像方向的数据集列表，并提供每个数据集的基本信息，在许可协议允许的情况下不限速下载这些数据集。如果需要使用的数据集不在列表中，我们可以免费代为下载。项目按照数据集的模态或关注器官进行分类。目前共收录约20个方向的80多个医学影像数据集。 由于医学影像数据集中有很多且专业性强，众人参与可以更好地完善这个项目！如果您使用过但未包含在列表中的数据集，或者发现列表中存在任何信息遗漏，请积极参与项目建设并提供帮助。
     
  • KiTS 医学影像分割数据集
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    KiTS医学影像是一个用于肾脏肿瘤分割的数据集，包含约200个CT扫描样本及相应的专家标注，旨在推动肾癌自动诊断技术的发展。 KiTS21（肾肿瘤分割）是一个用于在CT图像上分割肾脏、其上的肿瘤以及囊肿的数据集，并且是MICCAI 2021挑战赛的一部分。到目前为止，已经举办了三届比赛：分别是KiTS19、KiTS21和KiTS23。作为第二届赛事的KiTS21，在原有的基础上增加了对囊肿进行分割的任务，而这一任务在后续的比赛中被沿用下来。该数据集包括了300例公开训练样本以及不对外公布的测试样本共100例，其中训练部分由来自KiTS19的数据构成：即包含210个用于培训的数据和另外新增加的90个原测试案例。 肾癌是成人中最常见的恶性肿瘤之一，并且其发病率被认为正在上升。值得庆幸的是，大多数肾瘤在手术仍可进行时便已被发现并诊断出来。然而，在局部性肾癌治疗领域仍然存在诸多未解之谜；而对于已经出现转移的病例，则几乎都是致命性的。由于CT成像技术使得肾肿瘤清晰可见，这为放射科医生和外科医生提供了重要依据来研究肿瘤大小、形状及外观与其预后之间的关系。
     
  • 医学影像数据Dicom
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    简介：医学影像是医疗诊断的重要手段，而DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）则是国际标准的医学影像文件格式和通信协议，广泛应用于医学影像设备与系统中，保障了高质量、高效率的医疗服务。 医疗影像资料用于PACS系统开发测试，资源包括病人单次检查的影像资料。
     
  • Introduction to Medical Imaging Physics Engineering.pdf
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    《Introduction to Medical Imaging Physics Engineering》是一本介绍医学成像物理学与工程学基础概念和技术原理的专业书籍，适用于医学生和工程师阅读。 《医学影像物理学、工程与临床应用》介绍了X射线、CT、PET、核医学、超声波及MRI的基础知识，为高年级本科生和研究生提供了一个广泛的医学影像导论。书中包含超过130道章节末尾练习题以及解答示例问题，帮助学生掌握理论并获得解决更复杂问题所需的工具。本书涵盖了基础理论、仪器设备及最新的技术和应用，使学生能够迅速了解最近的发展动态，如结合CT和PET的成像技术、多层螺旋CT、四维超声波和并行成像MR技术等。通过临床实例展示了物理与工程知识在医学中的实际应用价值。最后，每章末尾提供了有助于深入学习的专业书籍、近期综述文章及相关科学期刊的参考文献，使其成为一门为期一个学期的医学影像课程的理想教材。
     
  • 结直肠息肉的医学影像数据集
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    本数据集包含了丰富的结直肠息肉医学影像资料，旨在为相关疾病的诊断和研究提供精准的数据支持。 Kvasir数据集包含1000张息肉图像，这些图像的尺寸在332×487到1920×1072之间，并且每个图像中的息肉区域大小及形状各异。 CVC-ColonDB数据集由来自结肠镜检查中采集的15个不同序列中的380张图片组成，所有这些图片尺寸均为574×500。 CVC-ClinicDB数据集则包含了从25段结肠镜视频提取出的612张图像，每一张图像的大小都是384×288。 CVC-300包含有60张息肉样本图片，这些图片尺寸统一为574×500。 ETIS数据集是从34个不同的结肠镜检查视频中提取了196张图像组成的，所有这些图像的大小均为1225×966。
     
  • 医学影像与血液细胞数据集-image.zip
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    本数据集包含丰富的医学影像及血液细胞图像资源，旨在促进疾病诊断模型的研究与发展，适用于科研人员和医疗专家。 该资料包含81张血液细胞的图片，每一张都包含了若干白细胞和红细胞。由于白细胞边缘清晰，这些图片非常适合用于进行白细胞的分割和分类实验。然而，红细胞之间重叠度较高，这可能增加处理难度。