展开

关键词

Luna16肺结节检测数据介绍

LUNA16竞赛将集中于对LIDC/IDRI数据集上的自动结节检测算法进行大规模评估。LIDC/IDRI数据集是公开的,包括四位放射科医生对结节的标注。 数据介绍 LUNA16数据集是最大公开肺结节数据集LIDC-IDRI的子集,LIDC-IDRI数据集包括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 LUNA16数据集包括888低剂量肺部CT影像(mhd格式)数据,每个影像包含一系列胸腔的多个轴向切片。每个影像包含的切片数量会随着扫描机器、扫描层厚和患者的不同而有差异。原始图像为三维图像。 PS:我们会基于Luna16数据集做肺结节自动检测项目的一个系列,包括数据处理和算法模型训练,感兴趣的朋友可以持续关注~

1.6K10

Kaggle百万美元大赛优胜者:如何用CNN识别CT图像检测肺癌?

幸运的是,比赛组织者指出,可以借鉴一个先前举办的比赛LUNA16。在LUNA16数据集中,医生为800多个病人CT图像中精心标记了1000多个肺结节。 结节大小是癌症的一个影响因素,数据集也说明了结节的大小,所以我认为这是一个有用的信息。 ? 图1:方法网络示意图 我还注意到LUNA16数据集是由另一个公开数据集LIDC-IDRI转化过来的。 以下是带有标记的不同数据集。 ? 表1:标记后的训练集 LIDC数据集中被正面标记的数量是LUNA16数据集样本数的五倍。因为这些标记是4名医生的综合注释,所以一个结节可能被标记了4次。 LUNA16 v2数据集的标签是直接从LUNA16传来,一般是多个结节检测系统错误标出的假阳性结节。要注意的是,部分结节是上面提到的不到3名医生标记的结节。 在进行第一轮训练之后,我在LUNA16数据集上进行结节预测,得到了所有假阳性结节,也并入LUNA16 v2数据集中。 随着比赛的进行,我想建立第二个模型。

1.5K70
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Luna16——肺结节检测和良恶性分类挑战赛(三)

    1、肺结节良恶性分类数据 在前面的文章中已经分享了如何去准备良恶性分类数据了。一般在分类任务中,每一个类别至少要5000例标注样本时深度学习网络模型才能达到可以接受的性能。 1351例肺结节数据扩充后有55391例,549714非肺结节数据随机采样后有110000个,将两类数据合在一起并随机打乱,选择80%的数据(11万多)用来训练分类网络,20%的数据(3万)用来测试分类网络性能 在测试数据上进行预测,输出类别标签和类别概率。 用ROC曲线和混淆矩阵来直观分析分类模型性能,ROC曲线下面积是0.99946416449。 ? 混淆矩阵 ? 评价指标 ? 至此所有的Luna16的内容已经全部分享给大家了。 ,处理完的数据也是非常庞大,就不放到百度网盘上,只把训练好的模型分享给大家吧,地址: https://pan.baidu.com/s/1fbb32NaVlrWWdEttWHP0bw,密码: 9y42

    1.2K20

    项目笔记 LUNA16-DeepLung:(一)数据预处理

    项目笔记 LUNA16-DeepLung:(一)数据预处理 之前介绍过Luna16肺结节检测竞赛的情况,接下来会做一系列项目的具体实现过程。 *_segment is the path for LUNA16 segmentation, which can be downloaded from LUNA16 website. Finally, we use LUNA16’s given segmentation ground truth and remove the background. ,然后对原始数据应用新掩码,并将掩码外的数据值为170(水的HU值经过归一化后的新数值) 将原始数据重采样,再截取box内的数据即可。 将预处理后的数据和标签以.npy格式存储 预处理之后的数据显示如下: ?

    2.5K70

    Luna16——肺结节检测和良恶性分类挑战赛(一)

    整个过程分成三个部分:肺结节数据预处理,肺结节检测和良恶性分类。这一篇主要专注于肺结节数据预处理这一部分。 1、Luna16介绍 我这里简单介绍一下Luna16Luna16挑战赛是针对在LIDC/IDRI数据集上,专注于自动结节检测算法的评估。LIDC/IDRI数据集是由四名放射科医生对结节标注的公开数据集。 从官网下载全部数据后,文件subset0.zip-subset9.zip包含所有888例CT数据,annotations.csv包含所有1186个结节标注信息(坐标和直径),candidates.csv (3)、准备肺结节检测数据 将层厚大于1mm的CT图像和对应Mask图像进行插值采样(CT图像采用线性插值法,Mask图像采用最近邻插值法),插值采样后的层厚为1mm。 数据增强处理,针对1351个肺结节图像扩充40倍(旋转,平移,翻转等),对549714个非肺结节图像进行随机采样20%的数据

    2K40

    项目笔记 LUNA16-DeepLung:(二)肺结节检测

    在前面进行了肺结节数据的预处理之后,接下来开始进入肺结节检测环节。首先附上该项目的Github链接:https://github.com/Minerva-J/DeepLung。 图怪兽_b59cbc9a7c7054df76264bd94d00a3d2_84877.png 检测器训练 之前我们对10份数据进行划分,将分别对10折数据进行独立的9份训练和1份测试实验,以其中一个实验为例 /zhaojie/Lung/data/luna16/subset_data/subset2/', '/home/zhaojie/zhaojie/ /luna16/subset_data/subset4/', '/home/zhaojie/zhaojie/Lung/data/luna16/subset_data 重点介绍一下数据读取和数据增强部分 通过DataBowl3Detector类函数的crop和label_mapping.从clean.npy的体数据中截取96*96*96的立体数据和制作对应的立体标签24

    1.7K40

    Luna16——肺结节检测和良恶性分类挑战赛(二)

    1、肺结节检测数据 上一篇已经说明了如何准备肺结节检测数据。888例CT数据中有肺结节的共有601例,在601例CT数据上一共取出16475个Patch数据。 我们选择80%数据用来训练,20%数据用来测试。 2、肺结节检测网络模型 肺结节检测网络结构如下图所示。 ? 在测试数据上对原始图像进行预测得到预测图像并与金标准图像对比分析。左图是原始图,中间图是金标准图像,右边图是预测图像。 ?

    85620

    Luna16——肺结节检测和良恶性分类挑战赛(四)

    luna16肺结节良恶性分类得例子中,有位细心的朋友提出一个很好的问题。今天首先分析上一篇中存在的问题,然后给出解决方案。 1、存在的问题 上一篇的数据处理:1351例肺结节数据扩充后有55391例,549714非肺结节数据随机采样后有110000个,将两类数据合在一起并随机打乱,选择80%的数据(11万多)用来训练分类网络 ,20%的数据(3万)用来测试分类网络性能。 2、解决方案 首先将1351例肺结节数据分成训练数据(80%)和测试数据(20%),然后对肺结节训练数据和测试数据都进行数据扩充(肺结节训练数据有44346例,肺结节测试数据有11086例),对549714 例非肺结节数据随机采样得到11万例后,再对其分成非肺结节训练数据(80%)和测试数据(20%)(非肺结节训练数据有8.8万例,非肺结节测试数据有2.2万例),最后将两类的训练数据和测试数据分别合并。

    63340

    论文阅读!kaggle比赛第一名--肺癌自动诊断系统

    数据集和预处理 数据集 训练集由LUNA16数据集(the Lung Nodule Analysis 2016)和NDSB3(Data Science Bowl 2017)数据集两部分组成。 其中,LUNA16数据集含有888个病例,标记了1186个肺结节;在NDSB3数据集中,1397个病例用于训练,198个病例用于验证,506个病例用于测试,且人工标注了训练集中754个结节和验证集中78 对于LUNA16数据集,其存在许多较小的注释结节,且临床经验认为直径6mm以下的肺结节无危险。但在NDSB3数据集中,存在较多的大直径结节且结节多与主支气管相连。 因此,针对两个数据集的差异,需去除LUNA16数据集中直径6mm的结节,同时对NDSB3数据集进行人工标注。 其中,图a为DSB(NDSB3)与LUNA(LUNA16数据集中结节直径分布情况;图b为DSB数据集中患癌患者与健康人群的最大结节直径分布情况。

    1.8K50

    Nat. Biotechnol. | 通过对抗训练和双批次正则化提高神经网络的诊断性能和临床可用性

    该工作在X-ray、CT和MRI图像数据集中进行了实验,实验结果表明提出的双批次正则化对抗训练方法可以获得较高的鲁棒性和准确性,并为预测结果提供了一定的可解释性。 3 模型 3.1数据 该工作一共使用了4个医学图像数据集,分别是: CheXpert,该数据集含有65240个病人的224316张胸部射线图片; ChestX-ray8,该数据集含有30805个病人的112120 张额射线图片; kneeMRI,该数据集含有917张膝关节扫描图片; Luna16,该数据集含有888张CT扫描图片。 作者将所构建的带有双批次正则化技术的对抗训练方法、传统的对抗训练方法以及不使用对抗训练方法的三种模型,在kneeMRI和Luna16数据集上进行训练,预测结果对比如图(3)。 在CheXpert、ChestX-ray8、kneeMRI和Luna16四个数据集上进行了实验,实验表明该工作提出的双批次正则化技术的对抗训练方法不但可以提高模型的鲁棒性,并且不会降低模型的预测性能,同时为模型提供了一定的可解释性

    14930

    AI检测即将发力:3万+疑似病例诊断,100+抗疫定点医院即将部署

    肺结节自动检测方案总体框架 1 肺结节数据集 近年来,ImageNet、COCO等自然图像处理数据集推动了基于深度学习的自然图像处理领域的分类、检测、分割算法的发展。 同样,在医疗图像分析领域,高质量的数据集是算法设计与算法性能验证的基础。 本文使用的数据集来自LUNA16 (lung nodule analysis 2016),它是当前肺结节检测算法研究领域最大、最权威的数据集。 该数据集基于美国癌症中心公开的LIDC/IDRI数据,在去除了层厚大于2.5毫米的CT图像后,共包含888幅三维肺部CT图像。该数据集中的每幅CT图像都是由四位专业的影像科医生分两阶段标注的。 由于直径小于3毫米的肺结节不具备癌变的可能性,且在层厚较大的CT图像中较难发现,LUNA16的举办方将LIDC/IDRI数据集中被三位以上医生标注的且直径大于3毫米的结节作为肺结节的标准,共1186个。

    23030

    医疗CT影像肺结节检测参考项目(附论文)

    4. pylidc LIDC数据集索引,将LIDC数据集parse后放到sqlite数据库中,方便查找。可以跟我们自己实现的label查找相比较,可以排错。 ? ? 7. luna16 貌似是某人在某个课NWI-IMC037上的课程作业,代码比较乱,还没看懂 8. nodule-seg 还没看懂…… 9. lung_nodule_analysis 康奈尔某课程作业

    2.1K91

    专访 | LUNA再次夺冠,科大讯飞向世界宣告自己的实力不止于语音

    其采用的数据来自美国多家医疗机构,并且由多名专家医生共同标注完成。 LUNA16挑战赛聚焦在基于 LIDC/IDRI 数据库的结节大规模自动检测与评估。 冠军几经易主 其实,LUNA16的冠军争夺异常激烈,成绩不断地被刷新。 另一方面在数据方面,即使在LUNA这样高质量的评测任务上,数据标注准确性仍然有进一步的提升空间,提升标注准确性能带来召回率进一步的提升。 此外,在基于深度学习的医学影像识别框架下,持续增加训练数据的数量也会进一步带来性能的提升(只是LUNA评测目前并没有进一步扩大数据规模的计划)。

    67840

    谷歌用AI诊断早期肺癌超越人类医生,登上Nature子刊

    无论是和单个医生相比还是和某一科目的医生们相比,这项研究中模型的准确度都相当高,超越了人类水平 真实数据检测 研究中用到的数据来自美国全国肺癌筛查试验(NLST)的真实数据,包括来自14851名患者的42290 整个模型包含几个部分: 肺部分割,用TensorFlow目标检测API训练LUNA45数据集,产生肺分割掩模并对齐。 癌症ROI检测,构建RetinaNet47,找出病灶区域。 传送门 最后,这项研究中用到了3个肺癌数据集,需要的工具都是TensorFlow中已经开源的API。 Naidich, Shravya Shetty https://www.nature.com/articles/s41591-019-0447-x 数据LUNA16 https://luna16.grand-challenge.org

    39810

    数据集】一文道尽医学图像数据集与竞赛

    它有两个数据集可用,下面是第1版的主要内容。 (1) 横截面数据集:年轻,中老年,非痴呆和痴呆老年人的横断面MRI数据。该组由416名年龄在18岁至96岁的受试者组成的横截面数据库组成。 1.1.8 LUNA16 数据集地址: https://luna16.grand-challenge.org/Home/ 发布于2016年,是肺部肿瘤检测最常用的数据集之一,它包含888个CT图像, LUNA16的CT图像取自LIDC/IDRI数据集,选取了三个以上放射科医师意见一致的annotation,并且去掉了小于3mm的肿瘤,所以数据集里不含有小于3mm的肿瘤,便于训练。 (遗传数据)、Biospecimen Data(生物样本数据)。 ,包括了医学影像数据、竞赛数据、来自电子健康记录的数据、医疗数据、UCI数据集、生物医学文献等。

    2.3K51

    使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之四:深度学习的特征工程

    结合传统数据处理方法的特征提取 这一部分我们举医学影像学的一个例子,以 Kaggle 社区第三届数据科学杯比赛的肺部 CT 扫描结节数据为例,来说明如何进行数据的前处理。 这里以 LUNA16数据集 中的 1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.6279.6001.179049373636438705059720603192 这张CT 影像数据为例,这张片子可以在这里下载 其他片子请在 LUNA16 数据集)下载: from __future__ import print_function, division import numpy as np import os import 我们开始分析数据。 上面一行是原始数据,下面一行是变换后的数据

    4.7K50

    数据数据流,数据管道

    数据分析,数据敏捷分析,数据spss, 大数据应用,智能数据AI,围绕这些词汇的产品也不少,HADOOP, SPARK, HIVE, Teradata,greenlum 等产品。 ? 问题1 : 业务部门数据由于历史原因,使用的RDS 类型多种多样,有ORALCE ,有SQL SERVER ,有MYSQL ,甚至有MONGODB ,现在大数据分析,要整合部分这些数据库的数据,到一个大数据平台进行数据分析 问题2: 业务部门数据表设计之初,没有考虑ETL数据抽取的问题,换言之没有时间字段,你如何在上百G的数据中,抽取增量数据? 而每次数据不能及时供应的背锅侠,运维,还是站在背锅侠的最前端,多个数据数据获取不及时造成数据获取延迟,数据获取不准确,数据提供的格式不对,数据提取时,对业务系统的负担,造成业务投诉。 2 一个能支持各种数据库,及大数据软件的数据交换中心的支持者 3 一个能在数据交换的过程中,还能做点数据的小变动,将不必要的数据,截止在数据的源端的工具。

    54920

    Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

    数据合并2.1轴向堆叠数据2.1.1 concat()函数    2.2 主键合并数据2.2.1 merge()函数2.2.1.1 how参数可以取下列值    2.3 根据行索引合并数据2.3.1 join 数据清洗  1.1 空值和缺失值的处理  ​ 空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。  ​ 例如,通过爬虫采集到的数据都是整型的数据,在使用数据时希望保留两位小数点,这时就需要将数据的类型转换成浮点型。  ​ 数据合并  2.1轴向堆叠数据  2.1.1 concat()函数  ​ concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠,其使用方式类似数据库中的数据表合并。  sort:根据连接键对合并的数据进行排序,默认为 False.  2.4 合并重叠数据  ​ 当DataFrame对象中出现了缺失数据,而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据,则可以通过

    70400

    遥感数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据、行政区数据...GIS数据获取网站整理

    点击下方公众号,回复资料,收获惊喜   本文对GIS行业相关的综合数据获取网站加以整理,包括但不限于遥感数据、气候数据、土地数据、土壤数据、农业数据、行政区数据、社会数据、经济数据等。 地铁数据7.3.1 SODA8 GDP、经济与社会数据8.1 GDP数据8.1.1 G-Econ8.1.2 中国公里网格GDP分布数据集8.1.3 中国公里格网GDP数据8.2 综合经济与社会数据8.2.1 其网站“Free Spatial Data”部分具有全球大量GIS数据,包括行政区边界数据、高程数据、人口数据、路网数据等。 其包含全球行政区数据与路网数据、土地覆盖数据等GIS数据。需要下载时,点击左上角“Export”按钮即可。同样的,在这一网站获取国外数据比较靠谱,国内数据一定需要注意领土问题。 其网站“Free Spatial Data”部分具有全球大量GIS数据,包括行政区边界数据、高程数据、人口数据、路网数据等。

    2.4K32

    相关产品

    • 数据脱敏

      数据脱敏

      数据脱敏(Data Masking,DMask)是一款敏感数据脱敏与水印标记工具,可对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据,为企业数据共享、迁移、分发提供安全保护措施。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券