肺结节检测挑战数据集

ANODE09 是早期肺结节检测挑战数据集,包含胸部CT影像及专家标注,用于评估自动肺结节检测算法的准确性与鲁棒性,是经典医学影像基准之一。

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ANODE09 Challenge
浏览 35
图像目标检测pulmonary noduleschest CTcomputer-aided detectionCADnodule detection
ANODE09

基本信息

模态
图像
任务类型
目标检测
创建/更新时间
2026-09-28

资源简介

肺结节检测挑战数据集

【一句话概览】

ANODE09 是一个与肺结节、胸部 CT、计算机辅助检测(CAD)及结节检测相关的研究或数据集。其标签涵盖肺结节、胸部 CT、计算机辅助检测、CAD 和结节检测,表明该资源聚焦于利用计算机辅助检测技术在胸部 CT 影像中进行肺结节检测(来源 anode09.grand-challenge.org)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《ANODE09》。

【主题与分类】

主题标签:pulmonary nodules、chest CT、computer-aided detection、CAD、nodule detection。

【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://anode09.grand-challenge.org/

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使用方式

数据集获取

源站:https://anode09.grand-challenge.org/

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

ANODE09 是肺结节自动检测挑战赛数据集,提供胸部CT影像及标注,用于评估肺结节检测算法的性能与鲁棒性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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