基于高光谱技术的甲状腺结节良恶性分类数据集
本数据集包含通过高光谱采集系统在甲状腺切除术中获取的甲状腺结节样本，数据模态为三维高光谱立方体影像，主要用于甲状腺结节良恶性的自动分类研究，支持基于3D CNN和VGG等深度学习算法的模型开发，旨在提高甲状腺癌手术中的诊断效率和准确性，为临床快速诊断提供数据基础。
基本信息
资源简介
基于高光谱技术的甲状腺结节良恶性分类数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data for: Classification of benign-malignant thyroid nodules based on hyperspectral technology》。源站首次发布：2024-05-12。
【数据内容】
源站原始描述：We propose a rapid diagnostic method for benign and malignant thyroid nodules based on hyperspectral technology to address the issue of insufficient diagnostic efficiency in thyroid cancer during surgery. Firstly, through the self-developed thyroid nodule hyperspectral collection system, a large number of diverse thyroid nodule samples were obtained. These thyroid nodule samples were collected through the hyperspectral collection system during thyroidectomy surgery, providing a foundation for su…
【数据结构与技术规格】
文件数 11 个，合计 27.06 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.11180146。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/11180146
使用许可：cc-by-4.0。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.11180146
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数据说明
该数据集是一个用于甲状腺结节良恶性分类的高光谱医学影像数据集。数据集通过自主研发的甲状腺结节高光谱采集系统，在甲状腺切除术中收集了大量多样化的甲状腺结节样本，形成三维高光谱立方体数据。数据构建方式为术中实时采集，为基于高光谱技术的甲状腺癌诊断研究提供了基础。主要研究方向包括利用3D CNN和VGG等神经网络算法对高光谱数据块进行分类，实现甲状腺结节良恶性的自动鉴别，旨在提高甲状腺癌手术中的诊断效率，分类准确率可达84.63%。
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