OSIC肺纤维化肺掩膜数据集
该数据集为OSIC肺纤维化CT挑战图像提供肺部分割掩膜，适合肺纤维化CT预处理、肺野分割和定量影像分析。 数据包含真实病例或专家标注信息，适用于围绕相关疾病开展模型训练、表型抽取、影像识别、分割、预后评估或临床自然语言处理等研究。
基本信息
模态
图像
大小
1 GB
数据量
176
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2020-01-01
资源简介
该数据集为OSIC肺纤维化CT挑战图像提供肺部分割掩膜，适合肺纤维化CT预处理、肺野分割和定量影像分析。
下载信息
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("miklgr500/osic-pulmonary-fibrosis-progression-lungs-mask")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d miklgr500/osic-pulmonary-fibrosis-progression-lungs-mask
unzip osic-pulmonary-fibrosis-progression-lungs-mask.zip -d osic-pulmonary-fibrosis-progression-lungs-mask/
数据集大小约 1.00 GB。
数据说明
该数据集为OSIC肺纤维化CT挑战图像提供肺部分割掩膜，适合肺纤维化CT预处理、肺野分割和定量影像分析。
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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