ImageCHD
ImageCHD是一个包含110个三维CT图像的医学影像数据集，专门用于先天性心脏病的分类研究。该数据集覆盖了多数先天性心脏病类型，通过CT扫描获取，主要应用于机器学习与深度学习在心脏结构大规模形态学变化识别、自动诊断辅助及医学影像分析等领域的研究。
基本信息
资源简介
ImageCHD是一个用于先天性心脏病（CHD）分类的医学影像数据集，包含110个三维计算机断层扫描（CT）图像。该数据集涵盖了大多数先天性心脏病类型，其规模适中，适用于当前医学影像分析研究。数据通过CT扫描获取，主要用于识别和分类心脏结构的大规模形态学变化，而非局部组织细节。该数据集支持机器学习与深度学习在先天性心脏病自动诊断、影像辅助分类及医学影像分析等方向的研究与应用。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/XiaoweiXu/ImageCHD-A-3D-Computed-Tomography-Image-Dataset-for-Classification-of-Congenital-Heart-Disease.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/XiaoweiXu/ImageCHD-A-3D-Computed-Tomography-Image-Dataset-for-Classification-of-Congenital-Heart-Disease/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
ImageCHD-A-3D-Computed-TomographyImage-Dataset-for-Classification-of-Congenital-Heart-Disease
A dataset of A 3D Computed Tomography (CT) image dataset, ImageChD, for classification of Congenital Heart Disease (CHD) is published.
ImageCHD contains 110 3D Computed Tomography (CT) images covering most types of CHD, which is of decent size compared with existing medical imaging datasets. Classification of CHDs requires the identification of large structural changes without any local tissue changes, with limited data. It is an example of a larger class of problems that are quite difficult for current machine-learning based vision methods to solve.
Our dataset includes 110 CT images with labels. The label includes left ventricle (label: 1), right ventricle (label: 2), left atrium (label: 3), right atrium (label: 4), myocardium (label: 5), aorta (label: 6), and pulmonary artery (label: 7).
You notice other labels such 14 etc., you can just ignore them as they are labels corresponding to airways etc.
If you used our dataset, please consider to cite our paper in MICCAI 2020, Xiaowei Xu, Tianchen Wang, Haiyun Yuan, Qianjun Jia, Jianzheng Ceng, Yuhao Dong, Meiping Huang, and Jian Zhuang, Yiyu Shi, “ImageCHD: A 3D Computed Tomography Image Dataset for Classification of Congenital Heart Disease,” in Proc. of Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions (MICCAI), Online, 2020.
Update May 10th 2021: The diagnosis info of the dataset is updated (thanks to the help of Kadirbarut from Bilgiuzayi). Please check the xlsx file in the download dataset for more details.
HIGHLIGHT 20231101: We have deployed the dataset on Kaggle! https://www.kaggle.com/xiaoweixumedicalai/datasets
Please send emails to xiao.wei.xu@foxmail.com for any questions.
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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