LIBS-160K
LIBS-160K是一个包含160，362张骨扫描图像及其对应中英文诊断文本的多模态医学数据集，数据来源于6，586名患者的临床骨扫描影像，每张图像均带有分类标签，主要用于支持骨转移预测、解剖区域识别和图文检索等计算机辅助诊断研究，为骨扫描领域的多模态基础模型开发提供了首个大规模公开基准。
基本信息
资源简介
LIBS-160K
【数据集背景】
源站首次发布：2025-04-17。
【数据内容】
源站原始描述：Radionuclide bone scan is one of the most important modalities for early diagnosis of malignant bone metastases. Despite many computer-assisted bone scanning diagnostic studies have been proposed to solve the problem of time-consuming and laborious manual diagnosis, the absence of publicly accessible data and benchmark has hindered research on foundational pre-training models in this field. To address this gap, we present LIBS-160K, a large-scale image-text paired bone scan dataset comprising 16…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.28715375.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatic methods development。主题标签：bone metastasis、bone scintigraphy、computer-aided diagnosis、dataset、benchmark、vision-and-Language、CLIP。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Bioinformatic methods development。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/LIBS-160K/28715375
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Wei, Xiaoyu (2025). LIBS-160K. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/LIBS-160K/28715375/1
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
LIBS-160K是一个大规模骨扫描图像-文本配对数据集，旨在支持计算机辅助骨转移诊断研究。该数据集包含来自6，586名患者的160，362张骨扫描图像，每张图像均配有中英文诊断文本及图像分类标签。数据集通过收集真实临床骨扫描数据构建，为医学多模态学习提供了首个公开的大规模基准资源。其主要应用于骨转移预测、解剖区域识别、图文检索等方向，为开发骨扫描领域的视觉-语言基础模型（如BoneSLIP）奠定数据基础。
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