CT扫描图像数据
该CT扫描图像集采集自伊朗一家医院，包含肺部CT图像。部分图像来自肺癌患者，归类为癌性图像；其余来自其他肺部疾病患者，例如COVID-19患者，归类为非癌性图像
基本信息
资源简介
CT扫描图像数据
CT-Scan images
该CT扫描图像集采集自伊朗一家医院，包含肺部CT图像。部分图像来自肺癌患者，归类为癌性图像；其余来自其他肺部疾病患者，例如COVID-19患者，归类为非癌性图像。论文共使用364张CT扫描图像，其中238张为癌性图像，126张为非癌性图像。所有图像均由肺科医生协助收集，以避免分类错误。文件数为364，总字节为12452169（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020-06-27。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：图像采集自位于伊朗的医院。这些肺部CT扫描图像中，一部分属于肺癌患者，并被归类为癌性图像。其余属于其他肺部疾病，例如感染COVID-19的患者，并被归类为非癌性图像。本文使用的CT扫描图像总数为364幅，其中238幅属于癌性图像，其余126幅属于非癌性图像。所有这些图像均在一名肺科医生的帮助下收集，以避免图像分类中出现任何可能的错误。
【数据结构与技术规格】
文件数 364 个，合计 12.45 MB。数据集 DOI：10.17632/p2r42nm2ty.3。
【主题与分类】
主题标签：COVID-19。本站分类：肿瘤/癌症（总论）。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/p2r42nm2ty
下载信息
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数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/p2r42nm2ty
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 12.5 MB。
数据说明
Negar Maleki（2020）。CT扫描图像[数据集]。http://doi.org/10.17632/p2r42nm2ty.3
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
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