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？

乳腺癌超声图像数据集-Breast Ultrasound Images Dataset，所有图像均分为正常、良性和恶性，每个图像都有标记，可用于乳腺癌图像分类，分割等研究，该资源国外网站可下载，但是国内速度较慢，特此上传。

在该数据集中，有58个H＆E染色的组织病理学图像用于乳腺癌细胞检测，并提供了相关的地面真实数据。 Breast Cancer Cell Segmentation_datasets.txt Breast Cancer Cell Segmentation_datasets.zip

作者介绍 Toby，持牌照金融公司担任模型验证专家,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人！和重庆儿科医院，中科院教授，赛柏蓝保持慢病数据挖掘项目合作！管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库，马丁代尔数据库，...

图像分割在乳腺癌的乳房超声检查中起着至关重要的作用。但是，由于严重的斑点噪声，低对比度和BUS图像的阴影效果，开发准确而强大的分割算法是一项艰巨的任务。在本文中，我们提出了一种基于水平集和图割混合的乳腺超声图像分割新算法。首先，减少斑点散布的各向异性扩散。随后，通过graphcut获得初始轮廓。为了平滑边界，将边界项添加到水平集的能量函数中。最后，经过水平集迭代的有限步长，最终轮廓Swift而准确地收敛到目标边界。与传统的水平集方法相比，完全消除了昂贵的重新初始化过程的要求，并且有效避免了局部最小值。实验结果表明，基于水平集的方法对BUS图像的处理时间可以大大减少，同时得到了有希望的分割结果。

利用VGGNet模型对乳腺超声图像进行训练学习，并对相关图像进行预测。

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