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LIDC-IDRI肺结节公开数据Dicom和XML标注详解数据来源解析结果数据分析

博客地址:http://zhwhong.ml/2017/03/27/LIDC-Dicom-data-and-XML-annotation-parse/ 相关文章:LIDC-IDRI肺结节Dicom数据集解析与总结...github参考:zhwhong/lidc_nodule_detection ---- 数据来源 数据采用为 LIDC-IDRI (The Lung Image Database Consortium...),该数据由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。...数据位置: @news-ai:/baina/sda1/data/lidc/ 解析结果 1.图像矩阵像素信息   模块处理的数据为slicer * rows* cols大小的三维矩阵D。...: @news-ai:/baina/sda1/data/lidc_matrix/ (DAT为矩阵,TXT为标注) 数据分析 文件结构 目前测试一共1012个病例数据,每个病例文件夹对应结构: LIDC-IDRI-XXXX

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adni数据简介_ADP数据

ADNI临床数据: 由各个学科的临床信息组成,包括招募、人口统计特征、体格检查和认知评估数据 所收集的临床数据: 基因数据: ILLUMINA SNP基因分型检测 ADNI的一个关键目标就是为研究人员提供机会...,将遗传学、影像学和临床数据结合起来,帮助研究该病的机制 SNPs — 单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms) GWAS — 全基因组关联研究(Genome-Wide...病例对照GWAS和其他类型的遗传关联研究的结果可以为检测ADNI成像和其他生物标志物数据派生的定量表型提供靶点 核磁共振图像 MRI — 核磁共振成像 包括:原始、预处理和后处理的图像文件,FMRI...和DTI 已收集的MRI数据: 生物标志物更适合用于识别有认知能力下降风险的参与者和衡量疾病进展。...收集的数据: 可得到的图像数据: 生物样本 包含:参与者的血液、尿液和脑脊液等生物样本 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/166674

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【目标检测数据】一、PASCAL VOC数据简介

一、简介 PASCAL VOC数据是目标检测领域比较知名的数据,该数据分为VOC2007和VOC2012两个子集,其官方下载地址如下: VOC2007-trainval VOC2007-test...我已将其下载保存在百度网盘,如有也可以通过如下链接进行下载:https://pan.baidu.com/s/1hx8GYN6fDigRSbAYmaS9AQ 密码: ksak VOC数据主要涉及20个目标分类...二、文件结构与XML标签 将数据下载并完成解压后,其文件结构如下所示。...在这里以VOC2012数据进行举例,JPEGImages存放图像,Annotations存放XML标签文件,其中XML文件和图像文件名称一致,仅仅后缀不同,ImageSets/Main存放训练、测试和全部数据所涉及的名称...目前目标检测常用的是 VOC2007 和 VOC2012 数据,因为二者是互斥的,论文中的常用组合有以下几种: 07+12: 使用 VOC2007 和 VOC2012 的 train+val(16551

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数据 | MERRA-2全球再分析数据

导 读 MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据,其中包括各种气象变量,像净辐射、温度、相对湿度、风速等。...同时,MERRA-2数据覆盖全球,空间分辨率为0.5 ° x 0.625 °,时间分辨率为1小时。这种气象数据在定量遥感中的应用可以说是十分的广泛。 我们今天就一块来看一下这种数据。...01 我们今天就把整理好的MERRA-2数据分享给大家,从1980年到2019年1月的数据,时间分辨率已经聚合成一天的。 首先我们看一下MERRA-2的净辐射数据。 ?...这一景为MERRA-2一天的平均净辐射数据(也有一天的最大值和最小值),这个数据由于是采用同化算法计算得来的,所以全球没有空缺,是一个空间连续的数据。 02 我们再看一下全球的风速数据 ?...04 我们再来看一下MERRA-2官方网站上的一些根据MERRA-2数据做好的图。 ? ? MERRA-2数据分辨率比较粗,显示的时候就会看出来网格。

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DBLP数据简介及简单用法

前一段时间利用大名鼎鼎的DBLP数据做关于论文合作关系推荐的实验,感觉确实是一个非常不错的数据,可挖掘的东西很多很多,在此对DBLP及其用法做一个简单介绍。...简介 DBLP——Digital Bibliography & Library Project的缩写。...另外,DBLP数据开放免费,版权和许可在这。 提供的服务 DBLP的支持团队基于DBLP数据做了很多工作。提供各种搜索、统计等服务,并提供了API和可下载数据。... DBLP可下载数据 下载地址在这 。 其中:dblp.xml是我们需要的数据。dblp.dtd是格式说明文件。解析的时候和前者放在一 起。...涉及到DBLP,我能一下想到的关键词:经典的复杂网络,小世界,无标度,合作关系网,关系推荐,聚类,连接预测,随机游走,中心作者分析,作者影响力分析,研究热点发展等等,非常多。

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数据 | MERRA-2全球再分析数据

导读 MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据,其中包括各种气象变量,像净辐射、温度、相对湿度、风速等。...同时,MERRA-2数据覆盖全球,空间分辨率为0.5 ° x 0.625 °,时间分辨率为1小时。这种气象数据在定量遥感中的应用可以说是十分的广泛。 我们今天就一块来看一下这种数据。...01 我们今天就把整理好的MERRA-2数据分享给大家,从1980年到2019年1月的数据,时间分辨率已经聚合成一天的。 首先我们看一下MERRA-2的净辐射数据。...这一景为MERRA-2一天的平均净辐射数据(也有一天的最大值和最小值),这个数据由于是采用同化算法计算得来的,所以全球没有空缺,是一个空间连续的数据。...02 我们再看一下全球的风速数据 风速数据为高度2m处的风速,本景图像为一天平均的风速。我们本次分享的数据中也含有一天内的最大风速和最小风速。 03 最后,我们来看一下相对湿度的显示。

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LIDC-IDRI肺结节Dicom数据集解析与总结Reference:

相关文章:LIDC-IDRI肺结节公开数据Dicom和XML标注详解 ---- 一、数据源 训练数据源为LIDC-IDRI,该数据由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。...4. lidc_xml_parser.py(部分) 主要就是分析XML文件,提取所有需要用到的信息,详见源代码。 5. prepare_data.py(部分) 【判断指定位置是否有结节】 ?...五、数据特征分析 由于数据具有很多不同的特征,有的对后期训练比较有利,有的却不利于后期的训练,需要进行各种预处理之类的。...标注图+其他非标注切割 由于仅取标注点的图片来训练,无法让分类器识别影像边缘位置,会造成大量误判,因此再重新调整数据,将有标注的图和没有标注的图都加入训练。...因此,需要调整数据的分布,放大Positive数据的比例,减小Negative数据的比例,让分类器可以有效识别positive。

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Luna16肺结节检测数据介绍

肺癌筛查CT扫描分析的最重要的第一步是发现肺结节,它可能代表早期肺癌,也可能不代表早期肺癌。LUNA16竞赛将集中于对LIDC/IDRI数据上的自动结节检测算法进行大规模评估。...LIDC/IDRI数据是公开的,包括四位放射科医生对结节的标注。...数据介绍 LUNA16数据是最大公开肺结节数据LIDC-IDRI的子集,LIDC-IDRI数据包括1018个低剂量的肺部CT影像。...在LIDC-IDRI数据集中,有三种区域会标注出来,直径>3mm的结节,直径<3mm的结节以及非结节(但是肺部畸变区域),回到LUNA16,在888张CT中,共有36378个结节被标出(LIDC-IDRI...整个数据是十份的,每份CT数相等,针对该数据要执行10折交叉验证,总共可以分为四步 (1)取一份做测试,其余九份做训练 (2)在训练上训练算法 (3)在测试上测试,并生成结果文件 (4)完成

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AlexNet做文档布局分析 (版面分析)&数据

文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域(RoI, Regions of Interest) 的过程。...将文本正文,插图,数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域(或块)的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色(标题,标题,脚注等),这种语义标记是逻辑布局分析的范围。 ?...项目相关代码 和预训练模型 、数据 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ? ?...AlexNet的特点: 更深的网络结构 使用层叠的卷积层,即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合...文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复

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Dataset之COCO数据:COCO数据简介、下载、使用方法之详细攻略

Dataset之COCO数据:COCO数据简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 COCO数据简介 0、COCO数据的80个类别—YoloV3算法采用的数据 1、COCO数据的意义 2...、COCO数据的特点 3、数据的大小和版本 COCO数据的下载 1、2014年数据的下载 2、2017的数据的下载 COCO数据的使用方法 1、基础用法 ---- COCO数据简介...COCO数据是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据。...官网地址:http://cocodataset.org 0、COCO数据的80个类别—YoloV3算法采用的数据 person(人) bicycle(自行车) car(汽车) motorbike...1、COCO目标检测挑战 COCO数据包含20万个图像; 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库; 平均每个图像的目标数为7.2,这些是目标检测挑战的著名数据

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上海交大情感脑电数据(SEED)简介

SJTU 情感脑电数据(SEED)是由BCMI实验室提供的EEG数据的集合,该实验室由吕宝粮教授领导 。...数据官网以及获取地址: http://bcmi.sjtu.edu.cn/~seed SEED数据介绍 ---- ? SEED数据包含对象观看电影剪辑时的脑电信号。...3、数据摘要 SEED数据包含两个部分: ? 3.1 “ Preprocessed_EEG”文件 包含Matlab中的EEG数据的降采样,预处理和分段版本(.mat文件)。数据下采样到200Hz。...每个主题文件包含15个数组,每个数组包含一项实验中15个试验的分段预处理脑电数据(eeg_1〜eeg_15,通道62×数据(电影时长和频率有关))。...这些数据非常适合那些想要快速测试分类方法而无需处理原始EEG数据的人。文件格式与Data_prepocessed相同。

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