Advertisement

自动分割软组织肉瘤的挑战与数据集：肿瘤分割的研究进展

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了自动分割软组织肉瘤所面临的挑战，并介绍了相关的研究进展和新的数据集，以推动该领域的技术进步。 数据是TCIA研究的预处理子集，称为软组织肉瘤。这些数据已从分辨率和数据类型不同的DICOM文件夹转换为各向同性体素大小的3D HDF5数组。这将使开始和测试各种方法（如神经网络、随机森林、条件随机场等）以改善分割任务变得更加容易。 在提供的文件列表中包括了： - study_list.csv - lab_petct_vox_5.00mm.h5 - patient_images_lowres.h5

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 自动分割软组织肉瘤的挑战与数据集：肿瘤分割的研究进展
    优质
    本文探讨了自动分割软组织肉瘤所面临的挑战，并介绍了相关的研究进展和新的数据集，以推动该领域的技术进步。 数据是TCIA研究的预处理子集，称为软组织肉瘤。这些数据已从分辨率和数据类型不同的DICOM文件夹转换为各向同性体素大小的3D HDF5数组。这将使开始和测试各种方法（如神经网络、随机森林、条件随机场等）以改善分割任务变得更加容易。 在提供的文件列表中包括了： - study_list.csv - lab_petct_vox_5.00mm.h5 - patient_images_lowres.h5
     
  • 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。
     
  • 软组织肉瘤的CT影像数据集
    优质
    本数据集汇集了多种类型的软组织肉瘤CT影像资料，旨在为医学研究和临床诊断提供详实的数据支持。 《Segmenting Soft Tissue Sarcomas》是关于通过手术病理确认的软组织肉瘤医学PET-CT图像的研究报告。从2004年11月到2011年11月期间，共发现了19例肺部转移病例。
     
  • 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。
     
  • VNET：肺部肿瘤分割
    优质
    VNET是一款专为医学影像分析设计的人工智能软件，特别擅长于自动识别和精确划分肺部肿瘤区域，提高临床诊断效率与准确性。 网络肺肿瘤分割使用了来自医疗细分十项全能竞赛的数据集。
     
  • MATLAB肿瘤图像分割代码-Setuvo: CT皮下肿瘤分割算法
    优质
    Setuvo是一款基于MATLAB开发的CT皮下肿瘤图像分割工具。该代码利用先进的算法精准识别并分离肿瘤区域，有助于医疗领域的诊断和治疗研究。 Matlab图像分割肿瘤代码Setuvo是一种从微计算机断层扫描（3D X射线）图像半自动分割临床前皮下肿瘤边界的算法。这显示了Setuvo生成的肿瘤分割结果的3D渲染图。描述Setuvo的主要论文是：“从微型计算机断层扫描图像中对皮下肿瘤进行半自动分割”，发表于《医学与生物学物理学》，2013年。 Matlab的主要应用程序位于“Main”文件夹中，首先阅读README.txt文件以了解更多信息。MEX代码则位于“Mex”文件夹内，在运行主程序之前可能需要先编译这些文件。
     
  • MATLAB肿瘤图像分割代码—高级3D脑肿瘤分割示例...
    优质
    本项目提供基于MATLAB的高级3D脑肿瘤图像分割代码，采用先进的图像处理技术，实现对复杂脑部结构中肿瘤区域的精准识别与分离。 此存储库使用基于产品示例的代码“使用深度学习进行3-D脑肿瘤分割”。该示例采用BRaTS数据集，这是一个包含四个通道或模态的大脑体积表示的数据集。这里的高级示例如何实现是与弗莱堡大学研究团队合作的结果，并且这些例子是根据具有七种模式头颈数据集的论文开发出来的。 这项工作之后是在NVIDIA GTC会议上的演讲，题目为“使用MATLAB从桌面到云端扩展您的深度学习研究：为头颈部肿瘤分割实施多个AI实验”，重点展示了如何利用该工具进行一些高级功能。本存储库将包含我提供的代码和一个博客以更详细地介绍相关工作。 在ParameterSweepingWithExpMgr中，我们修改了大脑分段的代码来展示如何使用ExperimentManagerApp来进行一次留一法分析以及贝叶斯优化（用于确定超参数）。
     
  • 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。
     
  • 脑肿瘤进展数据集
    优质
    《脑肿瘤进展数据集》汇集了多种类型脑肿瘤的影像学及临床资料，旨在促进科研人员对脑瘤研究的理解与创新。 该数据集包含了20名新近诊断为原发性胶质母细胞瘤患者的资料，这些患者接受了手术以及标准的伴随化学放射疗法（CRT）辅助化疗。每位患者都进行了两次MRI检查：一次是在完成CRT后的90天内进行，另一次则在病情进展时由临床确定，并基于临床表现和影像学发现的结果来进行标点记录，同时考虑治疗或干预的变化情况。
     
  • 脑肿瘤图像数据集：实例分割数据.zip
    优质
    本数据集包含大量标注清晰的脑肿瘤图像，适用于深度学习模型进行实例分割研究和训练。 脑肿瘤图像数据集：实例分割.zip 是一个专门针对计算机视觉领域的实例分割任务的数据集。实例分割是识别并区分同一类别中的每个单独对象的技术，在医疗影像分析中用于定位病灶，如脑肿瘤。 该数据集中包含了一系列MRI或CT扫描图像，用于训练和测试机器学习模型以自动检测和分割脑肿瘤。预览内容需联系作者获取详细信息，这些原始数据集的使用可能受到隐私保护协议限制。 计算机视觉数据集强调了这个数据集的核心应用领域，即利用计算机处理和理解医疗影像中的视觉信息，并特别聚焦于实例分割任务。 压缩包内的文件名称列表及其作用如下： 1. README.txt：包含关于数据集的详细说明，包括来源、格式、使用方法及注意事项等。 2. ignore.txt：列出了一些不应被模型考虑或者在数据处理过程中应忽略的文件或目录。 3. data.yaml：配置文件，可能包含了关于数据集元信息的内容，如类别定义和预处理参数等。 4. train：包含用于训练模型的图像数据，并且这些图像已经标注了肿瘤的位置和形状。 5. valid：验证集，在模型训练过程中评估性能、防止过拟合及调整参数时使用。 6. test：测试集，在开发完成后用来最终评估模型在新数据上的泛化能力。 这个数据集提供了一个平台，用于训练和评估实例分割模型，特别是在脑肿瘤检测领域。开发者可以利用此数据集来训练深度学习模型（如Mask R-CNN）以实现对脑肿瘤的精确识别与分割，这对医疗诊断和治疗规划具有重要意义。同时，该数据集鼓励研究者在医疗图像分析领域的创新工作，并推动AI技术在医学健康行业的应用发展。