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？

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金萨巴 2021-11-09

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

cpp_1 2021-03-29

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这么专业。。

coco_____ 2020-12-03

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请问你找到了吗？

BUS-UCLM：乳腺超声病变分割数据集 BUS-UCLM数据集是来自38名患者的乳腺超声图像的集合，专门用于病变分割研究。它总共包括683张图像，分为良性（174）、恶性（90）和正常（419）病例。这些图像是在2022年至2023年间使用西门子ACUSON S2000TM超声系统采集的。地面真实分割掩模作为单独的RGB文件提供。 数据集内容 数据集包含：图像：683张乳腺超声图像，包括良性、恶性和正常病例。分割蒙版：每个图像对应的RGB分割蒙版。绿色表示良性病变，红色表示恶性病变，黑色表示背景或正常乳腺组织。注释详细信息病变分割的基本事实以RGB图像的形式在单独的文件中提供。颜色编码如下：绿色：良性病变红色：恶性病变黑色：背景或正常乳腺组织这些注释由放射科医生专家创建，确保了培训和评估的高质量地面实况。潜在用途该数据集是以下领域研究的宝贵资源：癌症乳腺诊断：开发和评估超声图像中区分良性、恶性和正常乳腺组织的模型。病变检测：训练算法自动检测乳腺超声图像中病变的存在。医学图像分割：创建和测试分割模型以精确描绘病变边界。医疗保健应用：为改进癌症筛查和诊断的计算机辅助诊断系统的开发做出贡献。计算机视觉：为推进计算机视觉技术提供真实世界的医学成像数据集。

Breast Ultrasound：乳腺超声图像数据集 标签类别： 0 表示背景，255 前景数据做了对比度拉伸、resize、像素点映射等等变换，其中数据和标签均为png格式。乳腺超声数据集分为三类：正常、良性和恶性图像，平均图像大小为 500*500 像素。分类和包含gt的分割数据集，约700张图像

医学图像分割数据集：超声乳腺良性图像分割数据集（包含训练集和测试集、标签）【2类别的分割，背景、良性乳腺，具体的查看classes文件】 数据集介绍：分为训练集、测试集训练集：images图片目录+masks模板目录，300张左右图片和对应的mask图片测试集：images图片目录+masks模板目录，130张左右图片和对应的mask图片除此之外，包含一个图像分割的可视化脚本，随机提取一张图片，将其原始图片、GT图像、GT在原图蒙板的图像展示，并保存在当前目录下医学图像分割网络介绍：https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12102735.html

乳腺癌，通过检查手段的不同，分为乳腺钼靶和乳腺超声两种方式。一种对于钙化较为敏感，一种对于肿块记为敏感。现阶段一般两种方式配合对乳腺癌进行筛查。本位对上述两种方式都进行了涉及。包括数据集的获取、可参考论文和博客，以及代码。并对基本的知识进行了概述。

BUS_UC: 良性和恶性乳腺超声图像数据集 是一个专门为乳腺肿瘤分割和分类研究设计的高质量数据集。它包含良性和恶性乳腺肿瘤的超声图像，所有图像的分辨率均为 256 × 256 像素。 数据集内容良性肿瘤图像: 包含 358 张良性乳腺肿瘤的超声图像。恶性肿瘤图像: 包含 453 张恶性乳腺肿瘤的超声图像。注意: 数据集中不包含原始来源的“真实标签”（ground truth）图像。分割和分类的标注是由一位经验丰富的放射科医生专门创建的。数据采集与标注数据来源这些超声图像来源于 Ultrasound Cases 网站。由于原始来源未提供真实标签图像，因此邀请了一位经验丰富的放射科医生参与标注工作，以确保标注的质量和准确性。标注用途标注内容专为肿瘤分割和分类任务设计，可用于开发和评估相关算法。 数据集的潜在用途该数据集适用于多种研究活动，包括但不限于以下领域：乳腺肿瘤分割开发和评估用于准确分割超声图像中肿瘤区域的算法。示例应用：医学影像处理、肿瘤边界识别。乳腺肿瘤分类训练和测试机器学习或深度学习模型，基于超声图像将肿瘤分类为良性或恶性。示例应用：辅助诊断系统、自动分类工具。对比研究比较不同分割和分类技术在乳腺超声图像上的性能。示例应用：算法优化、性能基准测试。教育用途为学生和研究人员提供带标注的数据集，用于学习和实验医学图像分析。示例应用：教学课程、科研入门。

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