大规模胸部CT病灶数据集

DeepLesion 是从临床CT中自动挖掘的大规模病灶数据集,涵盖肺部及纵隔区域多种异常,包括淋巴结等结构,常用于目标检测、病灶识别与医学影像分析研究。

National Institutes of Health (NIH)National Institutes of Health (NIH)
National Library of Medicine
2018-01-01 更新
浏览 32
图像目标检测CTlesionmedical imagingNIH
DeepLesion

基本信息

模态
图像
数据量
327000
任务类型
目标检测
创建/更新时间
2018-01-01

资源简介

大规模胸部CT病灶数据集

【一句话概览】

DeepLesion 是一个与 CT、病灶和医学影像相关的数据集,来源标注为 NIH。该数据集的相关分享和详细信息已针对 DeepLesion 文件夹进行更新(来源 nihcc.app.box.com)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《DeepLesion》。

【数据内容】

源站原始描述:Sharing and details updated for folder "DeepLesion"

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):已更新文件夹“DeepLesion”的共享和详细信息

【主题与分类】

主题标签:CT、lesion、medical imaging、NIH。

【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://nihcc.app.box.com/v/DeepLesion

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源站:https://nihcc.app.box.com/v/DeepLesion

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

DeepLesion 是基于临床CT影像自动挖掘构建的大规模病灶数据集,涵盖肺部、纵隔、肝脏等多器官病变,包括淋巴结等多种病灶类型,适用于检测与分类任务。

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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