软骨样肿瘤MRI影像组学分类数据

基于T1加权MRI影像组学特征,用于非典型软骨样肿瘤与G2软骨肉瘤分类的机器学习项目数据。由Roberto Cuocolo提供,来自GitHub Pages,包含医学影像数据,许可证为CC BY 4.0。

Roberto CuocoloRoberto Cuocolo
GitHub Pages
2022-01-01 更新
浏览 29
图像分类cartilaginous tumorchondrosarcomaMRIradiomicsmachine learningT1-weighted
Cartilaginous tumor MRI radiomics

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2022-01-01

资源简介

软骨样肿瘤MRI影像组学分类数据

【一句话概览】

该数据项目利用T1加权MRI影像的放射组学数据,通过scikit-learn开发了用于软骨肿瘤分类的模型。Files文件夹包含训练好的模型,以Python pickle对象形式保存为ET.pkl,可应用于按照研究处理流程准备的新数据。项目标签涉及软骨肿瘤、软骨肉瘤、MRI、放射组学、机器学习及T1加权成像(来源 rcuocolo.github.io)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Atypical cartilaginous tumor and G2 chondrosarcoma classification project data》。

【数据内容】

源站原始描述:Model data developed with scikit-learn for the classification of cartilaginous tumors using radiomics data from T1-weighted MRI images. The “Files” folder contains the trained model (as a pickled Python object, “ET.pkl”) that can be employed on new data prepared following the study processing pipeline

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):使用scikit-learn开发的模型数据,用于基于T1加权MRI图像的放射组学数据对软骨肿瘤进行分类。“Files”文件夹包含训练好的模型(以Python pickle对象形式保存,名为“ET.pkl”),该模型可应用于按照研究处理流程准备的新数据。

【主题与分类】

主题标签:cartilaginous tumor、chondrosarcoma、MRI、radiomics、machine learning、T1-weighted。

【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://rcuocolo.github.io/mri_act_cs2/

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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。

数据说明

基于T1加权MRI影像组学特征,用于非典型软骨样肿瘤与G2软骨肉瘤分类的机器学习项目数据。

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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