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胸部CT扫描影像数据集-数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 胸部CT扫描PNG图像数据集（含3类，超过970张图片）
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    本数据集包含超过970张胸部CT扫描PNG图像，分类为三组，适用于医学影像分析与机器学习研究。 胸部CT扫描图像数据集是医学图像分析领域的重要资源，包含了大量的PNG格式图像，用于训练和测试机器学习或深度学习模型以识别不同的胸腔疾病。特别关注三种类型的肺癌：腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌，以及正常的CT扫描图像，这为研究者提供了丰富的对比和分析素材。 我们来详细了解一下CT（Computed Tomography）扫描。这是一种利用X射线投影数据重建体内断层结构的成像技术，在医疗诊断中能够提供高分辨率的横截面图像，帮助医生检测和分析各种疾病如肿瘤、感染或内部器官异常。在胸部CT扫描中，可以清晰地观察肺部、心脏、血管及纵隔等部位，对于肺癌早期发现具有重要作用。 该数据集分为训练集与测试集，这是机器学习模型训练和验证的标准划分方式。训练集用于教会模型识别特征，而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的表现。每个类别（正常和三种癌症类型）都有自己的子文件夹，这种组织方式便于数据管理和模型的训练。 腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌是肺癌常见类型，在CT图像中可能表现出不同特征：腺癌通常位于肺周围并形成小结节或肿块；大细胞癌生长迅速且形状不规则；而鳞状细胞癌则常出现在吸烟者肺部，表现为较大团块。通过分析这些疾病在CT图像中的形态、纹理和边缘等特征，模型可以进行分类。 PNG是一种无损压缩的图像文件格式，常用保存医学图像因其高质量及支持透明度特性，在处理医学图像时选择PNG格式能确保细节不受损失，这对于诊断与训练至关重要。 数据集标签“CT图像”、“PNG”表明了其类型和技术特点，这对构建和优化图像分析算法非常关键。例如，可能需要特定的预处理步骤如灰度校正、噪声去除或增强对比度以提高模型对微小病灶识别能力。 实际应用中，该数据集可用于开发深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来自动检测并区分不同类型的肺癌。通过大量训练后，模型能学会CT图像特征并在临床实践中辅助医生更准确地诊断疾病。此外，还可以用于评估现有算法性能以推动医学图像分析技术进步，提高早期诊断率从而改善患者生存质量和生活质量。 胸部CT扫描图像数据集（PNG格式、3类、970+张）是一个宝贵资源，为开发和评估肺癌检测模型提供了基础。通过深入研究与分析这些图像，科学家及工程师可以推进医疗AI发展，并在临床实践中提供更高效准确的辅助诊断工具。
     
  • 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。
     
  • 脑部CT（MRI）影像数据集
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    本数据集包含大量高质量的脑部CT和MRI图像，旨在支持医学研究、疾病诊断及人工智能算法开发，促进神经科学的进步。 该数据集包含1336张大脑CT或MRI图像，用于预测MGMT启动子基因的存在或缺失。
     
  • 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。
     
  • 肺部疾病的CT影像数据集
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    该肺部疾病CT影像数据集包含了多种常见肺部疾病的高质量CT图像，为医学研究和诊断提供了宝贵资源。 肺部疾病CT图像数据集包含三个类别：健康、1型疾病和2型疾病。训练文件夹内有用于模型训练的图像，并按照类名称划分成不同的子文件夹；测试文件夹则包含了用于评估模型性能的图像，同样根据类别名分为若干子目录。整个数据集中共有300多张肺部CT影像。
     
  • 癌症CT影像数据集
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    该数据集包含多种癌症患者的CT影像资料及对应的临床信息，旨在支持医学研究和AI辅助诊断技术的发展。 本数据集包含69位不同患者的475个癌症CT影像病例以及患者年龄信息，是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。
     
  • 常规与出血性CT扫描图像数据集
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    本数据集包含常规及出血性CT扫描影像，旨在为医学研究和算法开发提供全面的数据支持，助力于提升临床诊断效率与精度。 该数据集包含6794张正常和出血性CT扫描图像。
     
  • 肺部CT扫描影像:LUNGCT1
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    LUNGCT1展示了一组详细的肺部CT扫描图像，用于医学诊断和研究。这些高分辨率的切片帮助医生识别和评估各种肺部疾病与异常情况。 肺部CT扫描图像是一种医学影像技术，全称为计算机断层扫描（Computed Tomography, CT），在呼吸系统疾病的诊断中具有重要作用。通过使用X射线束对身体的特定部位进行切片式扫描，并利用计算机处理生成连续横截面图像，提供体内结构的三维信息。 CT对于肺部疾病的检测非常敏感和特异，能够发现常规胸部X光难以察觉的问题，例如结节、肿块、炎症、感染、纤维化、气胸等。在肺癌早期筛查及肺炎和肺结核诊断中也起着关键作用，并且有助于评估各种间质性疾病。 解读CT图像时通常会采用多平面重建（Multiplanar Reconstruction, MPR）、最大密度投影（Maximum Intensity Projection, MIP）以及最小密度投影（Minimum Density Projection, MinIP）等多种技术，以便从不同角度观察肺部的结构和病变情况。具体来说： - **MPR**：允许医生在任意方向查看图像，有助于识别解剖位置。 - **MIP**：显示沿特定路径的最大像素值，常用于显示血管或气道结构。 - **MinIP**：相反地展示最小密度区域，如囊变或空洞。 肺部CT中常见的特征包括： - 结节和肿块可能为圆形、类圆的高密度区，大小边缘及内部构造各异。 - 磨玻璃影（Ground-Glass Opacity, GGO）表现为轻度增加的肺实质密度，但仍可看见血管纹理，常见于炎症或早期肿瘤。 - 实变影显示明显的高密度区域如感染或出血。 - 空洞则在病灶内可见低密度区，周围有较高密度边缘。 医生会综合考虑患者的临床症状、其他检查结果及CT图像来做出准确判断。此外，在某些情况下，还可以借助CT引导下的活检或治疗操作进行诊断和干预。 肺部CT扫描为呼吸系统疾病提供了详尽的信息，并通过多种显示技术帮助医生更精确地评估病情制定相应的医疗计划。
     
  • 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。