TN5000：用于甲状腺结节检测与分类的超声图像数据集
TN5000是一个包含5000张甲状腺结节B型超声图像的数据集，每张图像均配有专业放射科医师的完整标注和活检确认信息，数据模态为医学超声图像。该数据集已按7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，并预处理为VOC兼容格式，主要用于支持甲状腺结节的自动检测与分类研究，为医学影像分析和计算机辅助诊断系统开发提供基准数据。
基本信息
资源简介
TN5000：用于甲状腺结节检测与分类的超声图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《TN5000: An Ultrasound Image Dataset for Thyroid Nodule Detection and Classification》，为 TN5000: An Ultrasound Image Dataset for Thyroid Nodule Detection and Classification 的组成部分。配套论文《TN5000: An Ultrasound Image Dataset for Thyroid Nodule Detection and Classification》发表于 Scientific Data（2025），DOI：10.1038/s41597-025-05757-4。源站首次发布：2025-08-16。
【数据内容】
源站原始描述：An open-access ultrasound image dataset for thyroid nodule detection and classification, i.e. the TN5000, is proposed, which contains 5,000 B-mode ultrasound images of thyroid nodule, as well as complete annotations and biopsy confirmations of the thyroid nodules from expert radiologists. More detailed, the dataset has been randomly split at the image level with a ratio of 7:1:2 into a training-validation-test set. And all the images are pre-processed into a VOC-compatible schema. The benchmark…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 220.93 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.28455641.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cancer Diagnosis。主题标签：Thyroid nodule、thyroid nodule evaluation、thyroid cancer (TC)、ultrasound image data、Medical Image、Deep Learning、Computer-Aided Diagnosis (CAD)、Medical images analysis、Artificial Intelligence (AI)、artificial intelligence。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cancer Diagnosis。
【获取与许可】
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/TN5000_An_Ultrasound_Image_Dataset_for_Thyroid_Nodule_Detection_and_Classification/28455641
使用许可：CC BY（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Zhang, Huan; Liu, Qianglin; Han, Xiaolin; Niu, Lijuan; Sun, Weidong (2025). TN5000: An Ultrasound Image Dataset for Thyroid Nodule Detection and Classification. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
TN5000是一个公开可获取的甲状腺结节超声图像数据集，专门用于甲状腺结节的检测与分类研究。该数据集包含5000张甲状腺结节的B型超声图像，每张图像均配有由专业放射科医师提供的完整标注信息（包括结节位置、边界等）以及活检病理确认结果。数据集在图像级别按7:1:2的比例随机划分为训练集、验证集和测试集，所有图像已预处理为与VOC（Visual Object Classes）格式兼容的规范形式。此外，数据集还提供了用于甲状腺结节检测与分类的基准方法，为医学影像分析、计算机辅助诊断等相关研究提供了高质量的标准数据资源。
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