DeepLesion临床CT病灶数据

DeepLesion 数据集包含与静脉动脉瘤相关的图像资料,可用于目标检测、特征提取、风险建模和公开基准验证,适合疾病数据集检索、临床研究和算法开发。

National Institutes of HealthNational Institutes of Health
NIH Box
2018-01-01 更新
浏览 30
图像目标检测medical imagingCTlesionNIH
DeepLesion

基本信息

模态
图像
数据量
32735
任务类型
目标检测
创建/更新时间
2018-01-01

资源简介

DeepLesion临床CT病灶数据

【一句话概览】

DeepLesion 是一个医学影像数据集,涉及 CT 影像与病灶标注,与 NIH 相关。该数据集源站标题为 DeepLesion,原始描述显示其文件夹“DeepLesion”的共享与详细信息已更新。源站标签包括医学影像、CT、病灶、NIH(来源 nihcc.app.box.com)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《DeepLesion》。

【数据内容】

源站原始描述:Sharing and details updated for folder "DeepLesion"

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):已更新文件夹“DeepLesion”的共享和详细信息

【主题与分类】

主题标签:medical imaging、CT、lesion、NIH。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://nihcc.app.box.com/v/DeepLesion

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://nihcc.app.box.com/v/DeepLesion

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

NIH大规模临床CT病灶数据,含血管区域影像切片,可用于静脉病变影像预训练。

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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