基于深度卷积LSTM网络的喉部高速视频中声门与声带全自动分割数据集

该数据集是一个包含喉部高速视频影像及其标注的医学数据集,数据模态为内窥镜采集的视频帧图像,涵盖健康与病理受试者的声门和声带区域分割真值,主要用于训练和评估基于深度卷积LSTM网络的声带全自动分割算法,以支持声带振动模式的定量研究和喉部疾病的临床诊断分析。

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2020-02-10 更新
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声带振动影像分割

基本信息

创建/更新时间
2020-02-10

资源简介

该数据集是一个用于声带振动研究的喉部高速视频(HSV)医学影像数据集,包含来自56名健康受试者和74名病理受试者的13,000帧高速视频图像。数据集中提供了每帧图像中声门区域和左右声带组织的手动标注真值,用于训练和评估深度学习分割模型。数据集通过内窥镜喉部高速摄像采集,旨在支持声带振动模式的客观量化分析,主要应用于喉科医学、语音病理学及计算机辅助诊断领域,特别是用于开发全自动的声带分割算法,以替代传统耗时的手动或半自动方法,促进临床常规中的声带振动分析。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Fully_automatic_segmentation_of_glottis_and_vocal_folds_in_endoscopic_laryngeal_high-speed_videos_using_a_deep_Convolutional_LSTM_Network/11831904

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数据说明

该数据集是一个用于声带振动研究的喉部高速视频(HSV)医学影像数据集,包含来自56名健康受试者和74名病理受试者的13,000帧高速视频图像。数据集中提供了每帧图像中声门区域和左右声带组织的手动标注真值,用于训练和评估深度学习分割模型。数据集通过内窥镜喉部高速摄像采集,旨在支持声带振动模式的客观量化分析,主要应用于喉科医学、语音病理学及计算机辅助诊断领域,特别是用于开发全自动的声带分割算法,以替代传统耗时的手动或半自动方法,促进临床常规中的声带振动分析。

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