COVID-19 CT 扫描的肺叶分割数据集
该数据集选取了 8 例 COVID-19 阳性患者的公开 CT 体数据，使用 3D Slicer 对 512×512 尺寸的影像生成五个肺叶的体素级标注，包括右上叶、右中叶、右下叶、左上叶和左下叶
基本信息
资源简介
COVID-19 CT 扫描的肺叶分割数据集
Pulmonary lobe segmentation of COVID-19 CT scans
该数据集选取了 8 例 COVID-19 阳性患者的公开 CT 体数据，使用 3D Slicer 对 512×512 尺寸的影像生成五个肺叶的体素级标注，包括右上叶、右中叶、右下叶、左上叶和左下叶。所有标注均由具有 15 年以上经验的放射科医生验证。该数据可用于训练和评估肺叶分割算法，支持 COVID-19 的定量分析与诊断相关研究，面向医学影像处理与人工智能应用（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：我们选取了 8 例 COVID-19 阳性患者的公开 CT 体数据，这些数据可从 获取，并使用 3D slicer 为 5 个肺叶（即右上叶、右中叶、右下叶、左上叶和左下叶）生成 512*512 尺寸的体素级标注。这些标注由一位拥有 15 年以上经验的放射科医生验证。
【主题与分类】
主题标签：Artificial Intelligence、Computer Vision、Medical Imaging。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/open-access/pulmonary-lobe-segmentation-covid-19-ct-scans
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.21227/3qe9-e178
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们选取了8例COVID-19阳性患者的公开CT影像数据，这些数据可从https://doi.org/10.5281/zenodo.3757476获取，并利用3D Slicer软件生成了512*512维度的体积注释，涉及5个肺叶，即右肺上叶、右肺中叶、右肺下叶、左肺上叶和左肺下叶。这些注释由一位拥有超过15年经验的放射科医生验证。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
