https://www.kaggle.com/andrewmvd/covid19-ct-scanswww.kaggle.com/andrewmvd/covid19-ct-scans 该数据集包含20例诊断为COVID-19的患者的CT扫描以及专家对肺部和感染的分割。 平均每类162图 大小有630*630,512*512,401*630; 有病区域占总体面积比:11170073 / 993762820 = 1.12%; 有病区域占有病图像...
图3.6COVID-19CTSegmentation数据集上感染区域分割的视觉效果比较28 表3.3COVID-19CTSegmentation数据集上感染区域分割的定量结果29 图3.7COVID-CS数据集上感染区域分割的视觉效果比较29 表3.4COVID-CS数据集上感染区域分割的定量结果30 表3.5GFNET的消融实验31 图4.1DEA-UNet模型的结构图,由一系列密集的边界注意力模...
数据名称上传日期大小下载 metadata.csv2021-02-025.37KB COVID-19 CT scans_datasets.txt2021-02-02270.00Bytes COVID-19 CT scans_datasets.zip2021-02-041.03GB 文档 COVID-19 CT scans 20 CT scans and expert segmentations of patients with COVID-19 ...
it is challenging to segment infected regions in CT slices because the infected regions are multi-scale, and the boundary is not clear due to the low contrast between the infected area and the normal area. In this paper, a coarse refine segmentation network...
作者首先介绍了98篇文章中常用的数据来源,其中包括COVID-19 CT segmentation、COVID-CT等8个CT扫描数据集和Covid-chestxray-dataset、COVID-19 radiography database等13个胸部X光片图像数据集。作者列出了这些数据集的来源文献、下载...
表3 COVID-19 患者数量、CT 切片数量以及训练集、验证集和测试集中各种类型病灶的数量 TABLE 4Results of segmentation between different models in different type lesions 表4不同模型在不同类型病灶分割中的结果 TABLE 5 The p-value of the predicted proportion of lesion area and severity of COVID-19 ...
该数据集包含 20,000 多张图像和 3 个类别:COVID-19、肺炎和正常(健康)。数据分为训练集和验证集,可用于开发和调整检测/分类算法。后面将发布一个测试集,其中包含一组要归入 3 个类别之一的图像。将提供一个示例提交文件。参与者需要使用与示例提交文件相同的格式将他们的分类结果上传到测试集。
作者首先介绍了98篇文章中常用的数据来源,其中包括COVID-19 CT segmentation、COVID-CT等8个CT扫描数据集和Covid-chestxray-dataset、COVID-19 radiography database等13个胸部X光片图像数据集。作者列出了这些数据集的来源文献、下载网址和图像数量。这些数据集大部分是公开的,但也有一些不能通过公开途径获取。
However, automatic segmentation of COVID-19 lesions from CT scans is challenging. First, infection lesions are often with different appearances, such as ground-glass opacity (GGO), consolidation (CO), crazy pavement, and others [7]. Second, the positions and sizes of the lesions often vary ...
数据集概述 COVID-19 CT scans数据集包含20例诊断为COVID-19的患者的CT扫描以及专家对肺部和感染的分割。具体参数如下: · 平均每类162图 大小有630630,512512,401*630; · 有病区域占总体面积比:11170073 / 993762820 = 1.12%; · 有病区域占有病图像面积比: 11170073 / 525924858 = 2.12%; ...