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LITS肝脏数据集

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简介：
LITS肝脏数据集是一个包含70例肝脏CT影像及其标注的数据集合，广泛应用于肝脏和肿瘤区域的分割研究中。 LITS肝数据集中分出来的2D图像只有肿瘤区域，并且是单通道灰度图。

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  • LITS肝脏数据集
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    LITS肝脏数据集是一个包含70例肝脏CT影像及其标注的数据集合，广泛应用于肝脏和肿瘤区域的分割研究中。 LITS肝数据集中分出来的2D图像只有肿瘤区域，并且是单通道灰度图。
     
  • LITS肝肿瘤分割数据集-Codalab医学影像挑战赛
    优质
    简介：LITS肝肿瘤分割数据集挑战赛是在Codalab平台上举办的医学影像分析竞赛，旨在通过机器学习方法提高肝脏和肝内肿瘤自动分割的准确性。 如果无法访问Google，可以尝试其他替代方案。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛数据集
    优质
    LITS2017是专为肝脏和肝肿瘤分割设计的比赛数据集，旨在推动医学影像分析领域的自动化技术进步。该数据集包含详细的标注信息，支持研究者开发更精确的肿瘤检测算法。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含深度学习使用的永久下载链接。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛数据集.txt
    优质
    这段文档涉及的是一个名为LITS2017的数据集，专门用于肝脏和肿瘤的分割竞赛。此数据集为研究人员提供宝贵的资源，助力提高算法在医疗影像分析中的精度与效率。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含百度网盘的永久下载链接，适用于深度学习研究。由于数据量较大无法上传，请在资料到期后通过私信或邮件联系我以获取更新的数据。电子邮件地址为：baiducloud@example.com。请注意，我会第一时间补发相关资料。
     
  • 肝脏分割的数据集与全部项目文档
    优质
    本数据集专注于肝脏分割问题，包含详细的图像和标注信息，配以全面的项目文档，旨在促进医学影像领域的研究和应用。 该数据集包含肝脏分割所需的400张训练图片及其对应的分割模板，以及20张验证用的肝脏图片及对应分割模板。整个工程文件包括model.py、train.py 和 predict.py 三个主要文件，下载完成后可以直接运行使用。
     
  • GA.zip_canny算子分割_v53基因版_matlab_肝脏_肝脏分割
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于Canny算子的图像边缘检测技术，针对v53基因型肝脏进行精准分割，适用于医学影像分析。 在肝脏图像分割应用中，可以使用遗传算法（GENE）来寻找最优的阈值，并结合Canny算子进行边缘检测。这种方法能够有效地提高肝脏图像的分割精度。
     
  • 肝肿瘤分割医学图像数据（LiTS）：含切片数据集（3类别）、标签及可视化代码
    优质
    简介：LiTS数据集专为肝肿瘤分割设计，提供包含肝脏、肿瘤和背景三类别的CT切片图像及其对应标注，并附有可视化工具。 项目包含：肝肿瘤分割（LiTS）切片【包括切片后的数据集（3类别）、标签文件、可视化代码】 其中mask中的1表示肝脏区域、2表示肿瘤区域，0为背景部分，请参考classes.txt文件以获取更多细节。 该数据集由LITS的冠状面图像切分而成，共包含从131个病例中提取出的数据。为了便于分割操作，在进行切片时已去除ROI（感兴趣区域）不足5%的部分。mask灰度值为0、1和2的阈值图，图片与标签分别以jpeg和png格式存储，并提供了可视化代码用于观察mask。 数据集分为训练集和测试集： - 训练集包括images目录中的10937张图片及masks模板目录下的对应数量的mask图片； - 测试集中则有4686张图像及其对应的相同数量的标签。
     
  • 高精度肝脏模型
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    高精度肝脏模型是利用先进计算技术和详细生理数据构建的仿真系统，能够精确模拟肝脏结构与功能，为医学研究和临床治疗提供重要工具。 肝脏模型.obj文件可用于医学图像处理及虚拟手术操作，并可导入到U3d等软件中使用。
     
  • LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛数据集百度云下载地址.txt
    优质
    本文件提供LITS2017肝脏肿瘤分割竞赛的数据集百度云下载链接，适用于医学图像处理和机器学习研究者。 LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集包含百度网盘的永久下载链接，适用于深度学习研究。由于文件较大无法上传，请在资料到期或链接失效时通过私信联系我以获取更新信息。
     
  • 基于PyTorch和Unet的MRI肝脏图像分割代码及数据集.zip
    优质
    本资源提供基于PyTorch框架和Unet模型的MRI肝脏图像分割代码与相关数据集，适用于医疗影像处理研究与开发。 基于Pytorch+Unet进行MRI肝脏图像分割的源码及数据集需要以下环境配置：Python >= 3.7, opencv-python, Pillow == 7.0.0, torch == 1.4.0, torchsummary == 1.5.1, torchvision == 0.4.2。