CoronaHack 胸部X射线数据集 - 数据集

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简介：
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。

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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。

VinBigData胸部X光DICOM元数据-数据集

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本数据集为VinBigData提供的胸部X光影像资料，包含大量DICOM格式的医学图像及详尽的元数据信息，旨在促进肺部疾病诊断算法的研究与开发。 VinBigData胸部X射线DICOM元数据包含每个DICOM文件中的图像像素值数组，并且还提供了有助于全面了解数据的其他重要信息。该数据集是从训练和测试文件夹中提取的所有DICOM文件的元数据生成的结果，具体包括以下CSV文件：test_dicom_metadata.csv、test_dicom_metadata_cleaned.csv、train_dicom_metadata.csv 和 train_dicom_metadata_cleaned.csv。

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。

关于多种肺炎的胸部X光片数据集

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该数据集包含了各种肺炎患者的胸部X光影像，旨在为研究者提供一个全面的资源库，以促进对不同类型的肺部疾病的诊断和理解。此数据集包含3616个COVID-19阳性病例以及10192个正常、6012个肺部浑浊（非COVID肺部感染）和1345个病毒性肺炎图像，包括了数据集和注释。新型冠状病毒感染引起的新冠肺炎具有全球流行、高度传染性和高死亡率的特点。随着确诊病例的增加，医疗机构面临着巨大的确诊压力。为此，作者构建了一个胸部X光片的数据集：其中包括3616张COVID-19阳性病例以及10,192张正常图像、6012张肺部浑浊（非COVID肺炎）和1345张病毒性肺炎的图像。此数据集可用于区分新冠肺炎和其他原因引起的肺炎，加快确诊速度与效率。该数据集中包含四个类别的文件夹： - COVID：新型冠状病毒感染阳性病例（共3616张） - Lung_Opacity：肺部浑浊（非COVID感染）（共6012张） - Normal：正常胸部X光片（共10,192张） - Viral_Pneumonia：病毒性肺炎（共1345张）所有图像均采用PNG格式，分辨率为299*299像素。

Chest-Xray-CNN：基于胸部X射线数据集的简易CNN开发（来自Kaggle平台）

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Chest-Xray-CNN项目旨在利用Kaggle提供的胸部X光片数据集，通过构建简单的卷积神经网络模型，进行医学影像识别与分类的研究。该项目致力于提高对肺部疾病的早期诊断效率和准确性。为了开发一个简单的卷积神经网络（CNN）用于胸部X射线图像分析，并根据Kaggle提供的数据集进行训练，可以采取以下步骤： 1. **创建更多数据**：通过使用重新缩放、调整大小以及宽度移动等技术来扩充原始数据集。 2. **模型设计**： - 特征提取层和池化层（3个滤镜层 + 2个池化层）用于图像特征的初步处理。 - 将提取到的特征传递给一个简单的全连接神经网络，该网络包含两个隐藏层，分别有32和64个节点。 - 使用Adam优化器，并采用稀疏类别交叉熵作为损失函数。模型不仅能够检测患者是否患有肺炎，还可以进一步分类为细菌性或病毒性肺炎。这有助于更精确地诊断并指导治疗方案的选择。在训练过程中可能会遇到过度拟合的问题，可以通过上述数据扩充技术以及适当的正则化方法来缓解这一问题，并最终提高模型的泛化能力。

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。

X射线安检影像数据集.zip

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本资料包包含一个用于训练和测试机器学习模型的X射线安检图像数据集，旨在提高安全检查系统的准确性与效率。 X光安检图像数据集包含训练集和测试集。其中训练数据集共有大约4000张X光照片，验证数据集则有约900张X光照片。这些数据用于安检AI模型的训练与验证。

SIIM-ACR气胸分割数据集（X光）.rar

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本资源包包含一个专为医学研究设计的数据集，专注于从胸部X光图像中自动识别和分割气胸区域。该数据集由SIIM与ACR联合开发，旨在促进算法在肺部疾病诊断中的应用，助力医疗影像分析领域的进步。基于Kaggle气胸X光比赛的原始数据，本段落介绍了如何将RLE格式的气胸标注标签转换为mask图和json可读文件，并提供了JPEG格式的胸部X光图像。公开代码使用Python编写，适用于后续分类、检测、分割等任务的数据输入。

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。

CXR：胸部X射线研究中数据科学的最新技术探索

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本研究聚焦于运用数据科学技术分析和解读胸部X光影像的新方法与进展，旨在提升诊断准确性及效率。在胸部X射线研究领域，数据科学的应用正不断推进新的技术探索。其中，《CheXpert：具有不确定性标签和专家比较的大型胸部X射线照片数据集》探讨了如何利用包含不确定性和专家意见的数据进行深入分析。此外，《我们可以信任深度学习模型诊断吗？域移位对胸部X光片分类的影响》一文则关注于评估深度学习模型在不同环境下的表现稳定性，以及《ChestX-ray8：医院规模的胸部X射线数据库及普通胸腺疾病弱监督分类和定位基准》提供了大规模临床数据集用于研究常见胸腔疾病的诊断方法。最后，《VinDr-CXR：带有放射科医生注释的胸部X射线开放数据集》则提供了一个包含专业医学意见的数据资源，支持进一步的研究与开发工作。