三维超声测量扁桃体体积与肥大的初步研究数据

该数据集包含通过3D超声技术采集的扁桃体影像数据,涉及图像模态,主要用于研究三维超声在测量扁桃体体积和评估扁桃体肥大方面的应用潜力,支持医学影像诊断和耳鼻喉科临床研究,旨在为腺样体扁桃体疾病的非侵入性诊断方法开发提供实证数据。

Mendeley Data
2020-03-31 更新
浏览 14
医学影像诊断扁桃体肥大评估

基本信息

创建/更新时间
2020-03-31

资源简介

该数据集是一个医学影像数据集,旨在通过三维(3D)超声技术测量扁桃体体积并评估扁桃体肥大。数据集包含通过3D超声采集的扁桃体影像数据及相关体积测量结果,数据来源于临床研究中的患者样本,用于探索3D超声在扁桃体肥大诊断中的可行性和准确性。主要研究方向包括医学影像诊断、扁桃体肥大评估以及超声技术在耳鼻喉科的应用,为腺样体扁桃体疾病的非侵入性诊断提供数据支持。

原始链接

https://data.mendeley.com/datasets/xn64k6n8cf

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    • OpenDataLab: pip install openxlabopenxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope 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

该数据集是一个医学影像数据集,旨在通过三维(3D)超声技术测量扁桃体体积并评估扁桃体肥大。数据集包含通过3D超声采集的扁桃体影像数据及相关体积测量结果,数据来源于临床研究中的患者样本,用于探索3D超声在扁桃体肥大诊断中的可行性和准确性。主要研究方向包括医学影像诊断、扁桃体肥大评估以及超声技术在耳鼻喉科的应用,为腺样体扁桃体疾病的非侵入性诊断提供数据支持。

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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