医学影像数据集汇总分享

医学影像数据集汇总分享

一、前言

在深度学习领域,数据集的重要性不言而喻,因此本文对医学影像检测领域中公开的数据集进行了一个简要汇总,主要记录数据集的类型、数量等信息,并给出相应的下载地址。

本文主要借鉴了一个GitHub上开源的项目:医学影像数据集集锦,在其基础上进行了补充和完善。

本文主要根据检测任务的不同分别进行汇总,将数据集分为分类、定位、分割三种,内部根据数据量的大小进行逆序排序。

二、分类数据集

2.1NIH Chest X-ray胸部X射线图像数据集

数据集下载网页地址为:https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data/data,界面如下:

参数 参数值
来源 National Institutes of Health
数量 共约112,120张
文件格式 图片:png格式,标签:csv格式
像素大小 1024×1024
类别 共8类
下载地址 https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data/data
文件大小 45G(分为多个文件夹)

2.2CC-CCII肺部CT图像数据集

数据集下载网页地址为:http://ncov-ai.big.ac.cn/download,界面如下:

参数 参数值
来源 中国胸部CT图像研究联盟(China Consortium of Chest CT Image Investigation)
数量 共约58766张
文件格式 图片:jpg、png格式,标签:文件压缩包名即为标签
像素大小 512×512
类别 共三类:COVID-19 pneumonia、common pneumonia、normal
下载地址 http://ncov-ai.big.ac.cn/download
文件大小 53T(分为多个压缩包)

三、定位数据集

3.1NIH Chest X-ray胸部X射线图像数据集

数据集下载网页地址为:https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data/data,界面如下:

参数 参数值
来源 National Institutes of Health
数量 共约880张
文件格式 图片:png格式,标签:csv格式
像素大小 1024×1024
类别 共1类
下载地址 https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data/data
文件大小 图片分散,无法估计总大小

四、分割数据集

4.1CAMUS心脏超声图像数据集

数据集下载网页地址为:https://www.creatis.insa-lyon.fr/Challenge/camus/databases.html,界面如下:

参数 参数值
来源 University Hospital of St Etienne (France)
数量 共500×40=20,000张,共有500名病人,每名病人的超声影像文件可提取出40张图片
文件格式 图片:nii.gz格式,标签:nii.gz格式
像素大小 549×389
类别 背景,心脏区域
下载地址 https://humanheart-project.creatis.insa-lyon.fr/database/#collection/6373703d73e9f0047faa1bc8
文件大小 3.6G

4.2CC-CCII肺部CT图像数据集

数据集下载网页地址为:http://ncov-ai.big.ac.cn/download,界面如下:

参数 参数值
来源 中国胸部CT图像研究联盟(China Consortium of Chest CT Image Investigation)
数量 带有mask标记的共750张,总数共有21470张
文件格式 图片:jpg格式,标签:png格式
像素大小 512×512
类别 0: Background (BG)1: Lung field (LF)2: Ground-glass opacity (GGO)3: Consolidation (CO)
下载地址 https://download.cncb.ac.cn/covid-ct/ct_lesion_seg.zip
文件大小 844M

4.3Shenzhen Hospital胸部X射线图像数据集

数据集下载网页地址为:https://lhncbc.nlm.nih.gov/LHC-downloads/dataset.html,界面如下:

参数 参数值
来源 Shenzhen No.3 Hospital in Shenzhen, Guangdong providence, China
数量 带有mask标记的共336张,总数共有662张
文件格式 图片:png格式,标签:png格式
像素大小 像素大小不一致,3000×2900、2500×2500
类别 0: 背景,255: 病变区域,病变类型体现在文件名
下载地址 https://data.lhncbc.nlm.nih.gov/public/Tuberculosis-Chest-X-ray-Datasets/Shenzhen-Hospital-CXR-Set/Annotations/index.html
文件大小 约为3.5G

4.4Montgomery County胸部X射线图像数据集

数据集下载网页地址为:https://lhncbc.nlm.nih.gov/LHC-downloads/dataset.html,界面如下:

参数 参数值
来源 Department of Health and Human Services of Montgomery County, MD, USA
数量 共138张,每张有两个肺部区域分割标签
文件格式 图片:png格式,标签:png格式
像素大小 4000×4900
类别 0: 背景,255: 肺部区域,是否异常体现在文件名
下载地址 https://data.lhncbc.nlm.nih.gov/public/Tuberculosis-Chest-X-ray-Datasets/Montgomery-County-CXR-Set/MontgomerySet/index.html
文件大小 约为500M

4.5NLM Open-i Indiana Dataset胸部X射线图像数据集

数据集下载网页地址为:https://openi.nlm.nih.gov/faq#collection,界面如下:

参数 参数值
来源 National Library of Medicine(NLM) Indiana University
数量 带有mask标签的共55张,正向拍摄图片共3864张,正向拍摄图片共3689张
文件格式 图片:png格式,标签:tif格式
像素大小 2300×2800
类别 0: 背景,255: 肺部区域
下载地址 https://openi.nlm.nih.gov/imgs/collections/NLMCXR_png.tgz
文件大小 233M+1.3G

4.6LOLA11肺部CT图像数据集

数据集下载网页地址为:https://lola11.grand-challenge.org/Details/\](https://lola11.grand-challenge.org/Details/),界面如下:

参数 参数值
来源 LOLA11
数量 共约24,000张,但没有标签
文件格式 图片:mha格式,标签:Nan
像素大小 512×512
类别 Nan
下载地址 https://zenodo.org/records/4708800
文件大小 7.7G

参考文档

医学影像数据集集锦
NLM Lister Hill National Center for Biomedical Communications
胸部\肺部ct数据集
百度灵医智惠医疗AI影像能力再上新台阶
COVID-19 image data collection
Human Heart Project
Contrastive Pretraining for Echocardiography Segmentation with Limited Data
Medical Segmentation Decathlon

相关推荐
dami_king7 分钟前
RTX4090算力应用-3D
人工智能·深度学习·3d·ai
mCell8 小时前
长期以来我对 LLM 的误解
深度学习·llm·ollama
Ada's9 小时前
深度学习在自动驾驶上应用(二)
人工智能·深度学习·自动驾驶
c#上位机10 小时前
线扫相机的行频计算方法
机器视觉·工业相机·线扫相机
IT古董10 小时前
【第五章:计算机视觉-项目实战之目标检测实战】2.目标检测实战:中国交通标志检测-(2)中国交通标志检测数据格式转化与读取
算法·目标检测·计算机视觉
机器学习之心11 小时前
198种组合算法+优化BiLSTM神经网络+SHAP分析+新数据预测+多输出!深度学习可解释分析,强烈安利,粉丝必备!
深度学习·神经网络·shap分析·新数据预测·198种组合算法·优化bilstm神经网络·多输出
charieli-fh11 小时前
指令微调数据评估与影响:构建高质量大语言模型的关键
人工智能·深度学习·语言模型
Coovally AI模型快速验证11 小时前
从避障到实时建图:机器学习如何让无人机更智能、更安全、更实用(附微型机载演示示例)
人工智能·深度学习·神经网络·学习·安全·机器学习·无人机
没有梦想的咸鱼185-1037-166312 小时前
【遥感技术】从CNN到Transformer:基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
pytorch·python·深度学习·机器学习·数据分析·cnn·transformer
IT古董12 小时前
【第五章:计算机视觉-项目实战之图像分割实战】1.图像分割理论-(1)图像分割基础知识:定义、任务描述、应用场景、标注格式
yolo·目标检测·计算机视觉