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数据集列表
StructSeg2019-Task4 数据集专为肺癌放疗计划中的大体肿瘤靶区（Gross Target Volume，GTV）自动分割而设计。通过精确的肿瘤勾画，旨在优化治疗效果并最大限度减少对周围健康组织的影响。该数据集包含60例肺癌患...
StructSeg2019-任务3 数据集旨在推动肺癌患者放疗计划中危及器官（Organs-at-Risk，OAR）自动分割技术的发展。通过精确分割胸部CT扫描中的关键OAR，该数据集提高了放疗的安全性和效率。数据集包含60名肺癌患者的高分...
SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19数据集专注于运用先进机器学习技术，实现对胸部X光片中COVID-19相关特征的精准识别与定位。该数据集包含6,334份高质量的DICOM格式胸部X光扫描影像，所有数据在纳入前均经过严格去标...
深圳胸部X光数据集是由美国国家医学图书馆与中国深圳市第三人民医院及广东医学院合作创建的结核病数字影像数据库。该数据集包含336例呈现结核病表现的X光图像和326例正常病例。这些X光图像以PNG格式提供，分辨率约为3000x3000像素。图像...
SegTHOR数据集是一个用于分割胸腔风险器官（OARs）的CT数据集，这些器官在放疗中需要被保护以免受辐射影响，是ISBI 2019挑战赛的一部分。数据集中涉及的风险器官包括心脏、气管、主动脉和食管，它们在空间和外观特征上各有不同。食管从...
主动脉是人体主要动脉，与分支构成主动脉血管树（AVT），为全身供血。主动脉疾病患者需定期血管检查跟踪病情。CTA（计算机断层扫描血管造影）是临床评估标准成像方式，可清晰显示AVT结构。因此，从CTA影像中分割血管树是医学影像分割领域的经典任...
SARS-COV-2 CT扫描数据集包含2482张肺部CT扫描图像。该数据集分为两类：1252张COVID-19阳性患者的CT扫描图像和1230张未感染COVID-19个体的CT扫描图像。2020年初，COVID-19病毒在全球范围内广泛传...
RIDER-LungCT-Seg（参考图像数据库用于评估治疗反应-肺部CT分割）是一个专为肺部CT图像中癌症分割设计的数据集。该数据集包含来自TCIA数据库中RIDER-LungCT系列的31例非小细胞肺癌（NSCLC）患者的CT图像。对于...
QIN-LungCT-Seg（QIN多中心肺部CT结节分割数据集）是一个来自TCIA数据库的肺部CT分割数据集，包含非小细胞肺癌的CT影像数据。这些影像来源于RIDER Lung CT数据库、LIDC-IDRI数据库以及斯坦福大学医学中心和...
QIBA-VolCT-1B数据集旨在测量CT图像中病灶（肺部肿瘤）的尺寸变化。针对40名患者，每人在15分钟内接受两次CT扫描，并由五位放射科医师采用半自动三维分割方法对病灶（肺部肿瘤）进行分割。通过比较同一病灶在两个时间点的尺寸，可以评估...
Pneumothorax Masks X-Ray数据集是来自Kaggle SIIM-ACR气胸分割竞赛的第一阶段训练和测试数据，经过重新整理以便使用。该数据集包含12,047张胸部X光图像及对应的气胸分割掩膜，所有图像分辨率均为1024x1...
PleThora数据集是一个胸部CT影像数据库，包含非小细胞肺癌(NSCLC)患者的胸腔和胸腔积液分割数据。该数据集包含从"NSCLC-Radiomics"数据中收集的402例计算机断层扫描(CT)影像，这些影像具有手动标注的双侧胸腔容积和...