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在Kaggle竞赛中使用CT影像分割和识别肺部容积的数据集

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简介:
本项目参与Kaggle竞赛,采用CT影像数据集进行肺部分割与容积识别,旨在提升医学图像处理技术水平,推动精准医疗的发展。 从一系列CT影像中对肺部影像进行分割,并识别估计肺部容积量。

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客服
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  • Kaggle使CT
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    本项目参与Kaggle竞赛,采用CT影像数据集进行肺部分割与容积识别,旨在提升医学图像处理技术水平,推动精准医疗的发展。 从一系列CT影像中对肺部影像进行分割,并识别估计肺部容积量。
  • 疾病CT
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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。
  • CT与重建系统
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    肺部CT影像的分割与重建系统是一款专为医疗领域设计的应用程序。该软件利用先进的图像处理技术,对肺部CT扫描进行精确分割和三维重建,帮助医生更准确地诊断疾病,提高治疗效果。 我们开发了一个系统,可以从CT图像中将肺部从胸腔分离出来,并通过三维重建及三种横断面的显示进行可视化。该系统是在Visual Studio 2013平台上使用C++语言开发的,借助了VTK-7.0和Qt5.6开源库实现。
  • 医疗CT及年龄对比标注Kaggle
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    本数据集为Kaggle竞赛专用,包含大量医疗CT影像与对应的年龄信息标签,旨在促进医学图像分析和深度学习研究。 从69位患者的475个系列中提取出的医疗CT切片影像,以及与之对应的患者年龄、形态和比对标签信息。
  • 医疗CT及年龄对比标注Kaggle
    优质
    这是一个用于Kaggle竞赛的医疗CT影像与年龄对比的数据集,包含详细的图像和年龄信息标注,旨在促进医学影像分析和机器学习研究。 从69位患者的475个系列中提取了医疗CT切片影像,并包含了相应的患者年龄、形态以及比对标签信息。
  • 免费下载CT类(医学
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    本项目提供一套免费且开源的肺部CT影像识别与分类工具,旨在辅助医生快速准确地诊断肺部疾病,促进医疗资源优化配置。 医学影像技术在现代临床诊断中的作用至关重要,尤其是在肺部疾病的识别与分类方面。随着计算能力的提升及深度学习技术的发展,计算机辅助诊断系统在医学影像分析领域取得了显著进展。作为一种重要的影像诊断工具,肺部CT成像为医生提供了详细的肺部结构和功能信息,是多种肺部疾病诊断的基础。 在全球抗击新冠肺炎(COVID-19)的过程中,肺部CT成像显示了其独特价值。由于该病毒感染导致的特定病变特征如磨玻璃样影、多发性斑片状实变等可以通过CT影像清晰捕捉到,但这些影像数据量庞大且解读时可能存在主观差异,因此借助计算机算法进行自动化识别和分类有助于提高诊断准确性和效率。 发布这一包含四种类别的肺部CT影像的数据集为研究者提供了重要资源。这四种类别包括正常、浑浊的肺部以及新冠肺炎与普通肺炎等常见健康状态及病理变化,涵盖广泛的样本用于训练和测试模型,从而构建并优化算法以实现对肺部CT影像自动化的识别分类,并辅助医生更准确地诊断疾病。 在进行此类研究时面临诸多挑战。例如如何设计高效的处理高维度数据的算法、确保泛化能力应对不同设备操作条件下产生的差异以及提高可解释性使结果不仅提供决策依据还说明原因等,此外还需提升模型对相似征象的不同疾病的区分度以增加准确性。 目前基于深度学习的方法如卷积神经网络(CNN)在图像识别领域应用广泛。通过大量标注的CT影像训练,这些算法能够学会复杂的特征并具备强大的识别能力。然而这需要大量的高质量数据作为支撑,因此该数据集不仅为学术界提供了宝贵资源还促进了医学影像技术的发展。 随着医疗数据共享和开源文化的推广越来越多的研究者愿意公开自己收集处理的数据以促进科技进步及公共健康事业的发展。通过这些数据的共同使用研究者可以合作开发更高效准确识别肺部疾病的工具从而贡献于全球医疗卫生领域。 总之,医学影像技术在肺部疾病诊断中不可或缺,并且结合深度学习算法和大量CT影像数据分析能够显著提升包括新冠肺炎在内的多种呼吸系统疾病的诊断准确性与效率。随着技术和数据集的不断进步和完善相信未来计算机辅助诊断将在临床实践中发挥越来越重要的作用。
  • 2018 Kaggle相机源
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    本数据集为2018年Kaggle竞赛中使用的相机源识别专用资料,包含大量照片及其对应的拍摄设备信息,旨在促进图像元数据与来源分析研究。 相机源识别的数据集(2018 Kaggle竞赛数据集)。
  • CT(医学应
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    本数据集包含大量高质量肺部CT影像,旨在支持医学研究与疾病诊断,适用于肺炎、肺癌等病症的研究分析。 COVID19ieee8023 使用的代码库是 https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset ,UCSD-AI4H 和 COVID-CT 的数据集可以从 https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT 获取。另外,Figure1-COVID-chestxray-dataset 也可以在 https://github.com/agchung/Figure1-COVID-chestxray-dataset 查找相关资料。而 andrewmvd 在 Kaggle 上分享了 COVID19 的 CT 扫描数据集(https://www.kaggle.com/andrewmvd/covid19-ct-scans)。此外,X光片检测患者肺炎的数据可以在 https://www.flyai.com/d/ChestXray02 获取。深圳医院肺结核 X-ray 数据集可以从 https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9931 下载,而 Montgomery County 的 X 射线数据则同样可以在这个网址找到(https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9931)。最后,有关肺部结节的数据可以在 LNDB 网站上找到 https://lndb.grand-challenge.org/Data/。
  • CT扫描: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。
  • 医疗CT及年龄对比标注[Kaggle].zip
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    本数据集包含用于Kaggle竞赛的医疗CT影像与患者年龄信息,旨在促进医学影像分析及深度学习研究。 医疗CT影像、年龄以及对比标注数据。