肺癌检测与分类数据集
该数据集是一个包含肺部CT扫描图像的医学影像数据集，数据模态为三维医学图像，主要用于肺癌肿瘤的检测与分类研究，支持深度学习模型如UNet++、InceptionResNetV2、EfficientNetB5以及LSTM、GRU、Bi-LSTM等集成分类器的训练与验证，可应用于计算机辅助诊断系统和肺癌早期筛查算法的开发。
创建时间2025-09-02
更新时间2025-09-02
资源简介
该数据集是一个用于肺癌检测与分类的CT影像基准数据集，主要用于验证基于深度学习的肺癌分类方法。数据集包含用于训练和测试的肺部CT扫描图像，这些图像经过预处理和标注，可用于肺癌肿瘤的检测与分类任务。数据来源为公开的医学影像数据，通过CSODEL-LCC技术（一种结合Cat Swarm Optimization和深度集成学习的方法）进行方法验证。该数据集主要应用于医学影像分析、计算机辅助诊断、深度学习算法开发等领域，支持肺癌早期筛查和诊断研究。
提供机构：Zenodo
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