CT_lymph_node 淋巴结数据集介绍

2023-12-26 13:38

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数据集来源

该淋巴结公开数据集由TCIA提供,由纵隔和腹部的计算机断层扫描(CT)图像组成,由美国国立卫生研究院NIH临床中心的放射线医师标记了淋巴结位置。 影像生物标志物和计算机辅助诊断实验室的放射科医生在90例患者的CT图像中标记了总共388个纵隔淋巴结,在86例患者中标记了595个腹部淋巴结。

该集合针对医学图像计算,以开发和评估计算机辅助检测方法。 淋巴结的自动检测可能是重要的临床诊断工具,但是由于CT中周围结构的对比度低以及它们的大小,姿势,形状和稀疏分布的位置,因此非常具有挑战性。 该数据集可用于与其他检测方法进行直接比较,以提高现有技术水平。

数据集简介

该数据集中共包含4个子文件夹,分别是Images (DICOM, 57.8GB)、Med ABD Lymph Annotations (ZIP) 、Med Lymph Candidate Nodes (ZIP)、Med ABD Lymph Masks ( ZIP)。

其中,Images中是dicom格式的90+86名患者的CT图像;而Med ABD Lymph AnnotationsMed ABD Lymph Masks 中是真阳性淋巴结(即发生了病变的淋巴结)的maskannotationannotation中包含有对应淋巴结的CT中的voxel坐标,物理坐标以及尺寸信息。

Med Lymph Candidate Nodes中是由K. Cherry et al., SPIE Med. Img. 2014 andJ. Liu et al., SPIE Med. Img. 2014这两种方法生成的淋巴结候选点。候选点包括真阳性候选区域,以及假阳性候选区域,其中真阳性区域可能有多个候选点指向同一阳性淋巴结的情况出现。这是因为淋巴结是一个3D结构,在不同层的slice上都可能检测到淋巴结候选点,但这些slice上的候选点其实指向的是同一个淋巴结。该候选区域可以用作淋巴结flase positive reduction(假阳性抑制)相关算法的研究。

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