纵隔淋巴结量化(LNQ)挑战数据集

该数据集是一个包含513个胸部CT扫描图像的医学影像数据集,数据模态为三维CT影像,涵盖多种癌症类型且图像质量符合临床标准。数据集通过专业医师手动分割和标注纵隔淋巴结,主要用于评估和改进弱监督分割方法,以提升淋巴结量化准确性,支持癌症分期、治疗规划等临床应用研究。

布里格姆妇女医院,哈佛医学院
arXiv
2024-08-19 更新
医学图像处理癌症研究
创建时间2024-08-19
更新时间2024-08-19
原始链接

https://lnq2023.grand-challenge.org/

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资源简介

该数据集是由布里格姆妇女医院和哈佛医学院等机构联合创建的医学影像数据集,专门用于纵隔淋巴结的量化评估。数据集包含513个胸部CT扫描图像,分为训练集、验证集和测试集,数据来源于多个医疗机构,涵盖多种癌症类型,图像质量达到常规临床诊断标准。数据集通过专业医师进行手动分割和标注,部分数据进行了完全标注,旨在评估和比较不同淋巴结量化方法的性能。该数据集主要用于医学图像处理领域的研究,特别是弱监督分割方法的改进,以提升淋巴结分割的准确性,从而辅助癌症分期、治疗规划和管理。

提供机构:布里格姆妇女医院,哈佛医学院

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