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乳腺良性结节的超声影像分割数据集(含约800张图像及标注)

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简介:
本数据集包含约800张乳腺良性结节的超声影像及其详细标注信息,适用于医学研究与智能诊断模型训练。 超声影像分割数据集:乳腺良性结节语义分割数据集(约800张图片及其标签) 【2类别的分割】:背景、结节等,具体参考classes文件 该数据集已经划分好: 训练集包含300多张图像及对应的掩模图。 测试集中有100多张图像和相应的掩模图。 此外还包括一个用于展示的脚本。此脚本能随机选取一张图片,并将原始图片、GT(Ground Truth)图像以及在原图上的蒙板显示出来,然后保存至当前目录下。 该数据集适用于医学影像分割任务的研究与开发工作。更多的关于改进的图像分割网络如unet、swinUnet和trasnUnet的相关信息可以在相关专栏中找到。 更多有关AI技术改进的信息也可以参考相应的系列文章。

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    本数据集包含约800张乳腺良性结节的超声影像及其详细标注信息,适用于医学研究与智能诊断模型训练。 超声影像分割数据集:乳腺良性结节语义分割数据集(约800张图片及其标签) 【2类别的分割】:背景、结节等,具体参考classes文件 该数据集已经划分好: 训练集包含300多张图像及对应的掩模图。 测试集中有100多张图像和相应的掩模图。 此外还包括一个用于展示的脚本。此脚本能随机选取一张图片,并将原始图片、GT(Ground Truth)图像以及在原图上的蒙板显示出来,然后保存至当前目录下。 该数据集适用于医学影像分割任务的研究与开发工作。更多的关于改进的图像分割网络如unet、swinUnet和trasnUnet的相关信息可以在相关专栏中找到。 更多有关AI技术改进的信息也可以参考相应的系列文章。
  • 和恶癌相关
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    本文探讨了超声影像技术在识别和区分良性及恶性乳腺肿瘤中的应用价值,为临床诊断提供依据。 该数据集包含与良性和恶性乳腺癌相关的超声图像,并通过旋转和锐化处理来增加图像数量。整个数据集中共有超过9000张图片。
  • 癌X光
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    本数据集专注于乳腺癌的早期诊断与研究,通过收集和标注大量高质量的X光影像,为科研人员提供精准的数据支持,助力于开发更高效的肿瘤检测算法。 乳腺癌X光分割图像数据集包含用于训练模型的模态权重。可以在与该数据集相关的笔记本中建立模型。
  • 使用 DenseUnet 进行实践教程【代码和完整
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    本教程详细介绍如何利用DenseUnet模型进行良性乳腺超声图像的自动分割,并提供完整的代码与数据集,助力科研和临床应用。 基于 DenseUnet 对良性超声乳腺图像进行分割的实战教程【包含代码及完整数据集】 1. train 脚本会生成训练集、验证集的loss曲线、iou曲线、学习率衰减曲线以及训练日志,同时还会创建数据集可视化图像。 2. evaluate 验证脚本用于评估模型性能,计算测试集中 iou(交并比)、recall(召回率)、precision(精确度)和像素准确率等指标。训练集用于网络拟合,验证集则用来调整参数设置,而测试集最终用于评价模型效果。 3. predice 脚本负责推理图像处理任务,并生成对应的gt以及包含gt+image的掩膜图像。 【代码中加入了详细注释说明,方便用户自行下载查看。若需使用自己的数据进行训练,则请参考README文档中的指导步骤,按照指示运行即可】 此项目仅经过5个epoch的训练,在验证集上达到了约0.81的iou值。
  • -Breast Ultrasound Images Dataset
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    乳腺癌的超声影像数据集提供了一系列用于研究和教学目的的高质量乳腺超声图像。该数据集旨在辅助医疗专业人员识别及分析乳腺异常,包括肿瘤特征,以提升早期诊断准确率。 乳腺癌超声图像数据集(Breast Ultrasound Images Dataset)包含的所有图像均被分类为正常、良性或恶性,并且每个图像都有相应的标记。该数据集适用于乳腺癌的图像分类和分割研究,可以在国外网站上下载,但由于国内网络速度较慢,这里特地上传了此资源以方便使用。
  • 关于甲状算法探讨
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    本文深入探讨了针对甲状腺结节超声图像的高效精确分割算法,旨在提高临床诊断准确性。通过分析现有技术局限性,并提出创新解决方案以优化检测过程。 针对甲状腺结节超声图像中存在的噪声污染、对比度低以及灰度分布不均匀等问题,本段落提出了一种基于改进的LIF模型与CV模型相结合的分割算法。为了克服LIF模型在演化过程中容易陷入局部最小值的问题,在该模型中引入了局部梯度能量信息,从而避免了在进化过程中的局部最优问题;同时结合了CV模型对初始轮廓位置不敏感的优点,使得该方法不仅能够处理灰度分布不均匀的图像,并且降低了算法对于初始轮廓设定的要求。实验结果表明,此算法可以有效地抵抗噪声干扰并实现对灰度非均一性较强的超声图像进行精确分割。
  • 钼靶与获取
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    本项目聚焦于乳腺健康检查技术的研究,着重探讨并实施乳腺钼靶摄影与超声波成像的数据采集方法,旨在优化早期乳腺癌检测手段。 乳腺癌的筛查可以通过两种主要检查手段:乳腺钼靶摄影和乳腺超声。其中,乳腺钼靶对于发现钙化点更为敏感,而乳腺超声则在检测肿块方面表现更佳。目前实践中通常会结合这两种方法来进行全面的乳腺癌筛查。本段落涵盖了上述两种方式的相关内容,包括数据集获取、参考论文及博客文章,并概述了基本知识以及相关的代码信息。
  • 心脏左心房医学(二值,包1700
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    本数据集专注于心脏左心房的二值分割任务,含有大约1700幅高质量图像及其精确对应的手动标注,旨在促进医疗影像分析领域的研究与应用。 医学图像分割数据集:心脏左心房图像分割数据集(2值分割,约1700张数据和标签) 【2类别的分割】:背景、左心房,具体参考classes文件 该数据集分为训练集和测试集。 训练集包括images图片目录和masks模板目录,大约有1200张图片及其对应的mask图像; 测试集同样包含images图片目录和masks模板目录,约500张左右的图片及对应标签。 此外还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图像,并将其原始图、GT(Ground Truth)图以及在原图上蒙版的GT图进行展示并保存至当前文件夹中。 医学图像分割网络介绍可参考相关博客文章,更多关于改进工作的内容可以在专栏中找到。