医学影像定位与检测 X-ray 肺炎影像数据 本次实验使用来自广州市妇女儿童医疗中心的公开数据集,采集于Kaggle。数据集共有5863张x线图像(JPEG)和2个类别(肺炎/正常),分为训练、测试、验证(train、test、val)三个子集。 在分析胸片时,首先对所有胸片进行筛选,去除所有低质量或无法读取的扫描,以进行质量控制。图像的...
数据集元信息 维度模态任务类型解剖结构解剖区域类别数数据量文件格式 2D X Ray 分类 肺部 胸部 7 5933 .jpeg 图像尺寸统计 size 各维度最小值 [384,127] 各维度中值 [1214,937] 各维度最大值 [4248,3480] 标签信息统计 标签traintest Normal(正常) 1342 234 Pnemonia-Stress_Smoking-ARDS(肺炎-压力_吸烟-...
医学影像三分类数据集-新冠肺炎 X 光片数据集 2 We have created a database of chest X-ray images for COVID-19 positive cases along with Normal and Viral Pneumonia images. All the X-ray images will be released in Kaggle repository. MARK Zry 1枚 Kaggle竞赛公开数据集 CC0 医疗图像分类 92 ...
目前规模最大的肺部X光数据库ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的,该数据库包含 14 种肺部疾病(肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气)的 10 多万张 X光前视图(约42G),研究人员对数据采用NLP方法对图像进行标注,1-14类分别对应14种肺部疾病,第1...
【CoCoPIE深度学习】 基于模型压缩与compiler优化的real-time手机AI应用, 视频播放量 650、弹幕量 0、点赞数 19、投硬币枚数 10、收藏人数 6、转发人数 9, 视频作者 椰纸PIE, 作者简介 CoCoPIE: 在普通手机和移动端对所有AI应用实时化,无需专门硬件,相关视频:【CoCoPIE深
此外,还有美国NIH的Chest X-ray-14公开数据集40GB(3万位病人约11万例X射线影像 ),包含肺不张、心脏肥大、肺渗出、肺渗透、肺部肿块、肺结节、肺炎、气胸、肺实变、肺水肿、肺气肿、肺纤维化、胸膜肥厚和疝气14种肺部疾病。该数据集用于肺结核...
此外,还有美国NIH的Chest X-ray-14公开数据集40GB(3万位病人约11万例X射线影像 ),包含肺不张、心脏肥大、肺渗出、肺渗透、肺部肿块、肺结节、肺炎、气胸、肺实变、肺水肿、肺气肿、肺纤维化、胸膜肥厚和疝气14种肺部疾病。该数据集用于肺结核计算机辅助诊断的缺点是,数据类别分布不平衡,部分数据集含有肺结核的病...
模块二:多任务持续学习:给定 MoCo 预训练的骨干网络和不同X射线图像分析任务的数据集(例如肺炎分类、骨骼异常分类和肺分割),MUSCLE 利用持续学习算法,使用交替的头部网络进一步进行预训练,学习不同任务的表征。模块三:对下游任务进行微调:给定预训练的主干网络和每个下游 X 射线图像分析任务,MUSCLE 微调并输出...
此外,还有美国NIH的Chest X-ray-14公开数据集40GB(3万位病人约11万例X射线影像 ),包含肺不张、心脏肥大、肺渗出、肺渗透、肺部肿块、肺结节、肺炎、气胸、肺实变、肺水肿、肺气肿、肺纤维化、胸膜肥厚和疝气14种肺部疾病。该数据集用于肺结核计算机辅助诊断的缺点是,数据类别分布不平衡,部分数据集含有肺结核的病...
使用相同的存储库,[5]将注释扩展到14种不同的病理(ChestX-Ray14),并设计了具有更深CNN架构的模型,将图像分类为14个病理实体。据报道,与放射科医师相比,该方法在肺炎的检测中获得了更高的诊断效率。 [6]提出注意力指导CNN帮助结合全球和本地信息,以提高识别性能。 [7]也采用了Chest-XRay14来设计一...