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还缺医学图像影像处理素材吗

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生信技能树
发布2019-07-18 19:04:06
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发布2019-07-18 19:04:06
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文章被收录于专栏:生信技能树生信技能树

提到医学图像影像数据,必须首推TCGA数据库啊,在 https://www.cancerimagingarchive.net/ 动辄都是几十个GB的数据,如下,GBM的120个样本的数据量:

TCIA Collections

TCIA is a service which de-identifies and hosts a large archive of medical images of cancer accessible for public download. The data are organized as “Collections”, typically patients related by a common disease (e.g. lung cancer), image modality (MRI, CT, etc) or research focus. DICOM is the primary file format used by TCIA for image storage. Supporting data related to the images such as patient outcomes, treatment details, genomics, pathology, and expert analyses are also provided when available.

癌症领域内部素材

这个就需要各个领域内部研究人员自己看文献收集了,还是拿GBM举例,就有:http://www.medical-epigenomics.org/papers/GBMatch/ 数据量也不小。

欢迎其它癌症研究领域的朋友一起交流,包括这些影像数据处理的流程,软件,文献交流,好的数据源共享,机器学习方法等等。

当然,交流的前提是得有组织者,有领头人,欢迎大家自荐,说清楚自己会如何组织大家一起学习,简短的自我介绍,为什么要做组长等等

发邮件给我 jmzeng1314@163.com 希望能认识优秀的你!

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原始发表:2019-07-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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