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LIDC-IDRI-结节分割-master.zip

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简介：
LIDC-IDRI-结节分割-master 是一个包含肺部CT影像数据及标注信息的数据集，主要用于肺癌早期检测中肺结节自动分割算法的研究与开发。 这是一段我最近修改过的Python肺结节分割代码，旨在为初学者提供参考并启发思路。欢迎大家下载参考，希望这段代码能够给大家带来帮助。

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  • LIDC-IDRI-结节分割-master.zip
    优质
    LIDC-IDRI-结节分割-master 是一个包含肺部CT影像数据及标注信息的数据集，主要用于肺癌早期检测中肺结节自动分割算法的研究与开发。 这是一段我最近修改过的Python肺结节分割代码，旨在为初学者提供参考并启发思路。欢迎大家下载参考，希望这段代码能够给大家带来帮助。
     
  • LIDC-IDRI数据集分析
    优质
    LIDC-IDRI数据集分析专注于研究和评估肺部结节检测算法，通过综合肺癌筛查影像资料，推动医学影像领域的科研进展。 我处理了13218张png格式的图片（尺寸为64*64），这些图像是LIDC-IDRI数据集的一部分，但直接使用原始数据集非常麻烦，并且下载也很费时。此外，虽然GitHub上有代码可以生成精确的mask，但由于原数据集庞大，我没有尝试过这种方法。 我曾用LUNA16数据集训练模型，在参考了DSB tutorial的基础上处理得到的数据用于语义分割训练后发现Dice系数仅为0.3左右。另外注意到LUNA16中的掩码大多是圆形的，我认为这可能不够精确（毕竟像素级分类需要更精细的信息）。 后来找到了另一个数据集进行实验，并使用U-net模型对其进行训练，最终获得了较为理想的Dice分数为0.8816。 如果有人有512*512大小的相关图片资源可以分享的话会非常感谢。
     
  • LIDC-IDRI预处理计划
    优质
    LIDC-IDRI预处理计划致力于为肺癌研究提供高质量的数据支持，通过对原始医学影像数据进行标准化和系统化的预处理工作，促进学术界对于肺小结节检测与分析的研究进展。 该项目基于LIDC-IDRI数据集，旨在进行图像分割的数据预处理，并提供相应的代码实现。
     
  • LIDC-IDRI数据集RAR文件
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    LIDC-IDRI数据集RAR文件包含肺癌影像诊断研究中的CT图像和专家标注信息，用于肺结节检测与分析。 LIDC-IDRI数据集包含胸部医学图像（如CT、X光片）及其对应的病变诊断结果。该数据由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集，共有1018个研究实例。每个实例中的图像都经过4位经验丰富的胸部放射科医师的两阶段标注。本次提供的压缩包包含标注文件和下载图像数据的方式，鉴于TCIA网站上的下载方式较为繁琐，这里提供了一个更快速简便的方法来下载图像数据，并且支持使用普通下载工具进行访问。
     
  • LIDC肺结节CT数据工具包
    优质
    LIDC肺结节CT数据工具包是一款专为医学研究设计的数据集，包含大量标记了肺部结节信息的计算机断层扫描图像，旨在辅助科研人员进行肺癌早期检测技术的研发。 LIDC数据集工具包用于提取LIDC数据集中包含的注解文档，并在DICOM数据中识别肺结节病灶。
     
  • 使用Pytorch进行3D立体图像分类的完整代码及LIDC结节分叶征数据集
    优质
    本项目提供基于PyTorch框架实现的3D立体图像分类代码，并应用于LIDC数据集中结节分叶征特征分析，助力肺癌早期诊断研究。 本资源包含了完整的训练代码和训练数据。详情可参考相关博客。 数据集部分是LIDC-IDRI的CT结节的数据集，其中供参考的是分叶征的完整数据集（如果需要良恶性、毛刺征等信息，可以私信我补充）。代码部分还包括了数据生成的代码，这部分可以帮助你后续产生自己的训练数据集。
     
  • 肺结节CT影像分割的研究进展
    优质
    本文综述了近年来在肺结节CT影像分割领域取得的重要研究进展，探讨了多种先进的图像处理技术和机器学习方法的应用及其效果。 准确地分割肺结节在临床实践中非常重要。计算机断层扫描（CT）技术由于其快速成像能力和高图像分辨率等特点，在肺结节的分割及功能评估中得到了广泛应用。为了进一步研究基于CT影像的肺部结节分割方法，本段落对相关领域的研究成果进行了综述。
     
  • 腹部15个器官分割-Unet2d-master.zip
    优质
    这是一个使用Unet2D架构进行腹部CT图像中15种不同器官自动分割的深度学习项目。代码和预训练模型可在提供的ZIP文件中获取。 Unet2d-master 腹部15个器官分割.zip包含了用于腹部多个器官的分割工具和数据集。
     
  • 关于甲状腺结节超声图像的分割算法探讨
    优质
    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。
     
  • Python-天池医疗AI竞赛首季肺部结节UNet影像分割
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    本项目参与了阿里巴巴天池平台举办的首届医疗AI竞赛，专注于利用Python开发基于UNet模型的肺部结节影像自动分割技术。 天池医疗AI大赛第一季：肺部结节U-Net图像分割