医学影像领域中的标准数据集合作为医学影像领域的核心任务之一的肺部CT图像分割数据集

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简介：
本资源是从公开数据库CC-CCII中提取了具有分割掩膜标签的750幅肺部CT图像，并且这些图像均尺寸为512×512。我们采用了将彩色填充替换为基于灰度值（具体来说是采用四个层次）的方法来处理原始掩膜图像。这种方法符合多数模型的需求，并且提高了数据集使用的通用性。具体来说： - 灰度值表示如下： - 0代表背景， - 1对应于原始红色区域（肺部）， - 2对应于绿色磨玻璃密度影区域， - 蓝色则代表肺实变影区域。数据集结构如下： image目录下包含全部训练样本； masks目录下包含对应的掩膜； train.txt和test.txt分别列出训练样本与测试样本的具体名称。

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肺部CT图像的数据集（医学应用）

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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/。

KiTS 医学影像分割数据集

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KiTS医学影像是一个用于肾脏肿瘤分割的数据集，包含约200个CT扫描样本及相应的专家标注，旨在推动肾癌自动诊断技术的发展。 KiTS21（肾肿瘤分割）是一个用于在CT图像上分割肾脏、其上的肿瘤以及囊肿的数据集，并且是MICCAI 2021挑战赛的一部分。到目前为止，已经举办了三届比赛：分别是KiTS19、KiTS21和KiTS23。作为第二届赛事的KiTS21，在原有的基础上增加了对囊肿进行分割的任务，而这一任务在后续的比赛中被沿用下来。该数据集包括了300例公开训练样本以及不对外公布的测试样本共100例，其中训练部分由来自KiTS19的数据构成：即包含210个用于培训的数据和另外新增加的90个原测试案例。肾癌是成人中最常见的恶性肿瘤之一，并且其发病率被认为正在上升。值得庆幸的是，大多数肾瘤在手术仍可进行时便已被发现并诊断出来。然而，在局部性肾癌治疗领域仍然存在诸多未解之谜；而对于已经出现转移的病例，则几乎都是致命性的。由于CT成像技术使得肾肿瘤清晰可见，这为放射科医生和外科医生提供了重要依据来研究肿瘤大小、形状及外观与其预后之间的关系。

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。

肺部疾病的CT影像数据集

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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。

医学影像相关的数据集

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本数据集专注于医学影像领域，包含各类疾病如肿瘤、肺部疾病等的影像资料。旨在支持科研人员进行图像识别与分析研究，推动医疗诊断技术的进步。本项目的目的是整理一个医学影像方向的数据集列表，并提供每个数据集的基本信息，在许可协议允许的情况下不限速下载这些数据集。如果需要使用的数据集不在列表中，我们可以免费代为下载。项目按照数据集的模态或关注器官进行分类。目前共收录约20个方向的80多个医学影像数据集。由于医学影像数据集中有很多且专业性强，众人参与可以更好地完善这个项目！如果您使用过但未包含在列表中的数据集，或者发现列表中存在任何信息遗漏，请积极参与项目建设并提供帮助。

基于CT影像的肺癌医学图像检测

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本研究聚焦于开发先进的计算机断层扫描(CT)技术，旨在提高肺癌早期诊断的准确性和效率。通过分析大量CT影像数据，我们致力于创建高效的自动化检测系统，以辅助临床医生快速识别疑似病例，从而为患者提供及时有效的治疗方案。肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断肺病的关键技术之一。这项技术通过自动分析CT影像，并提供病变区域的位置、尺寸等相关信息，帮助放射科医生做出更准确的判断，有助于早期发现并治疗肺部疾病。

医疗领域的12B2数据集

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医疗领域的12B2数据集是专为医学研究和临床分析设计的一个大规模数据库，包含丰富的患者信息与治疗记录，旨在推动精准医疗的发展。我有一些医疗英文数据用于实体抽取和关系抽取任务，包括Biobert数据集和i2b2 2010数据集。这些数据集中包含了很多我没有使用过的资料，希望能有所帮助。

Synapse医学图像分割数据集

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Synapse医学图像分割数据集是一套全面的医疗影像资料集合，旨在推进自动图像分割技术的发展，尤其关注中枢神经系统的精确分析与研究。已经处理好的png格式的Synapse医学分割数据集包含512*512大小的图片，分为train和mask两部分。其中mask文件包含了8个类别，并用像素值0到7表示。因此，在原始状态下，mask中的png图像会显示为全黑。而经过RGB映射后的label图像是为了更直观地展示标签信息，可以直接用于大多数分割模型的训练中。

基于医学领域的图像融合技术

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本研究聚焦于医学领域内的图像融合技术，旨在通过优化算法提高诊断准确性和治疗效果，推动医疗成像技术的发展与应用。用于医学图像融合的已经配准的医学图像。

肺结节CT图像的目标检测数据集（适用于YOLOV5的目录格式）：医学影像分析

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本数据集专为YOLOv5设计，包含大量肺结节CT图像，旨在促进医学影像中目标检测的研究与应用，特别是在肺部疾病早期诊断领域。项目包含智能小车赛道场景目标检测数据集（6分类），采用YOLO标注格式的txt文件存储，并按YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于训练目标检测模型而无需额外处理。该数据集中还包括肺结节CT图像的目标检测数据，分为1类：肺结节。整个数据集大小为6MB，包含训练集和测试集两部分： - 训练集（datasets-images-train）包括220张图片及对应的220个标签txt文件。 - 测试集（datasets-images-val）则由28张图片及其对应数量的标签txt文件组成。此外，项目还包括检测类别的字典文本段落件。为了便于查看数据情况，提供了一个可视化py脚本，在随机传入一张图片后可以绘制边界框，并保存在当前目录中。该脚本无需修改即可直接运行使用。