在哪里可以找到做分割的乳腺超声数据集？

卫大七 2020-07-29 03:39:38

如题，最近要做乳腺超声图像的分割，需要乳腺超声数据集，但是不知道在哪里找。好像有一个巴西的公共数据，不知道大家在哪里下载的呀？

...全文

7274 3 打赏收藏转发到动态举报

写回复

3 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

金萨巴 2021-11-09

打赏
举报

回复

埃及开罗大学有一个，搜这篇文章，Dataset of breast ultrasound images

cpp_1 2021-03-29

打赏
举报

回复

这么专业。。

coco_____ 2020-12-03

打赏
举报

回复

请问你找到了吗？

本文围绕乳腺超声图像数据集展开分析。该数据集含780张PNG格式图像，用于乳腺癌分类等。先对数据进行初步处理，将image和mask划分对应。选用VGGNet构建模型，移除不适合训练的掩码图像，划分训练集和测试集，模型评估显示预测值与真实值较接近，但还需更多数据和计算能力训练。

本文解析了用于乳腺超声图像分割的深度学习架构NU-net。它针对现有U-net在超声图像分割中的不足，通过嵌套U-net架构、更深骨干U-net、MOU模块和MDSC等创新设计，提升了分割精度和鲁棒性。在多个公开数据集上的实验验证了其有效性和竞争力。

博主在超声项目中整理了公开超声数据集，涵盖超声心动图、乳腺、胆囊癌等多种类型。如超声心动图的CAMUS含500病例且帧有标注，可用于图像分割；乳腺超声的BreastUltrasoundImagesDataset可用于结节和肿瘤分割等，还给出了各数据集的链接。

该博客围绕从超声图像中分割乳腺病变展开。针对超声图像复杂性及分割挑战，开发了混合自适应注意模块（HAAM），由通道和空间自注意块组成，可捕获更多特征。在三个公共数据集上实验表明，该方法在乳腺病变分割上性能更好、泛化性强，且HAAM可灵活应用到现有网络。

本文介绍基于深度学习的乳腺超声图像（BUSI）结节分割方法，采用UNet和ResUNet架构，结合数据增强、自适应学习率调整和混淆矩阵评估。代码含多模块，为临床辅助诊断提供自动化工具。在BUSI数据集表现优异，未来将探索多模态融合与轻量化部署。

7,776

社区成员

63,115

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章