甲状腺结节超声检测与分类数据集
肿瘤领域图像公开数据集，来源：Figshare。
基本信息
资源简介
甲状腺结节超声检测与分类数据集
【一句话概览】
TN5000 是一个开放获取的甲状腺结节超声图像数据集，用于结节检测与分类，包含 5000 张甲状腺结节 B 型超声图像，并附有专家放射科医生提供的完整标注和活检确认。数据集在图像层面按 7:1:2 随机划分为训练集、验证集和测试集，所有图像均预处理为兼容 VOC 的格式。该数据集还提供了甲状腺结节检测与分类的基准方法（来源 figshare）。
【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》。
【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…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：提出了一种用于甲状腺结节检测和分类的开放获取超声图像数据集，即TN5000，该数据集包含5，000张甲状腺结节的B型超声图像，以及来自专家放射科医生的甲状腺结节完整标注和活检确认。更详细地说，该数据集已在图像级别以7：1：2的比例随机划分为训练-验证-测试集。并且所有图像都经过预处理，以符合VOC兼容模式。此处还提供了甲状腺结节检测和分类的基准方法。
【主题与分类】
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】
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://figshare.com/s/cb6a67f17c04b29e7edd
下载信息
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