胸部CT及掩码数据集

Question

求胸部CT原始图像及对应的病灶掩码的数据集，最好能包括胸部CT所能体现的各个病灶。

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

您提到的“胸部CT及掩码数据集”是医学影像领域中一个非常重要的研究方向，尤其是在肺部病灶检测、分割和分类任务中。以下是一些公开可用的胸部CT图像及其对应病灶掩码的数据集，并附上详细说明与使用建议。

---

一、推荐的胸部CT及掩码数据集

1. LIDC-IDRI (Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative)

• 官网链接: https://wiki.cancerimagingarchive.net/
• 描述:
  • 包含约1,000例胸部CT扫描图像。
  • 每个病例有多个放射科医生标注的肺结节位置和性质（良性或恶性）。
  • 提供原始CT图像和对应的肺结节掩码。
• 特点:
  • 数据质量高，适合用于肺结节检测与分割。
  • 可以用于训练深度学习模型进行病灶定位和分类。
• 适用任务:
  • 肺结节检测
  • 病灶分割
  • 肿瘤分类

---

2. NIH ChestX-ray14 Dataset

• 官网链接: https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-releases-chest-x-ray-dataset
• 描述:
  • 包含超过10万张胸部X光图像。
  • 每张图像都带有14种疾病标签（如肺炎、气胸等）。
  • 不提供掩码，但可用于多标签分类任务。
• 特点:
  • 数据量大，适合做大规模分类任务。
  • 适用于肺部疾病的初步筛查。
• 适用任务:
  • 疾病分类
  • 多标签分类
  • 图像检索

---

3. VinDr-CXR Dataset

• 官网链接: https://vinbigdata.com/
• 描述:
  • 包含约6,000张胸部X光图像。
  • 每张图像都有标注的病灶位置（如肺部阴影、气胸等）。
  • 提供掩码图像（mask）。
• 特点:
  • 数据来源为越南医院，覆盖多种常见胸部疾病。
  • 适合用于肺部病灶分割任务。
• 适用任务:
  • 病灶分割
  • 图像标注
  • 深度学习模型训练

---

4. BraTS (Brain Tumor Segmentation) Dataset

• 官网链接: https://www.nitrc.org/projects/brats/
• 注意:
  • 不是胸部CT数据集，而是脑部MRI数据集。
  • 但其结构和掩码格式可以作为参考。
• 适用任务:
  • 图像分割
  • 多模态医学图像处理

---

5. CheXpert Dataset

• 官网链接: https://stanfordmlgroup.github.io/cheXpert/
• 描述:
  • 包含约10万张胸部X光图像。
  • 每张图像有10种可能的异常标签（如肺炎、心力衰竭等）。
  • 没有掩码，但适合做多标签分类任务。
• 适用任务:
  • 疾病分类
  • 异常检测
  • 自动诊断辅助系统

---

二、如何获取这些数据集？

1. 通过官方网站下载

• 访问上述每个数据集的官方网站，注册后下载数据。
• 有些数据集需要申请权限，例如 LIDC-IDRI 和 NIH ChestX-ray14。

2. 通过Kaggle平台

• 一些数据集也上传到了Kaggle，例如：
  • https://www.kaggle.com/datasets
  • 搜索关键词："chest xray", "lung CT", "medical image segmentation"

3. 通过PyTorch或TensorFlow的库加载

• 使用 torchvision 或 tf.data 加载图像和掩码数据。
• 示例代码如下：

import torch
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class ChestCTDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_paths, mask_paths, transform=None):
        self.image_paths = image_paths
        self.mask_paths = mask_paths
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)

    def __getitem__(self, idx):
        image_path = self.image_paths[idx]
        mask_path = self.mask_paths[idx]

        # Load image and mask (you need to implement this part)
        image = load_image(image_path)
        mask = load_mask(mask_path)

        if self.transform:
            image = self.transform(image)
            mask = self.transform(mask)

        return image, mask

# Example usage
transform = transforms.ToTensor()
dataset = ChestCTDataset(image_paths, mask_paths, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

---

三、注意事项

• 数据隐私与伦理问题：医学影像数据涉及患者隐私，使用前需确保已获得合法授权。
• 数据预处理：不同数据集的图像格式、分辨率、标注方式可能不同，需统一处理。
• 标注一致性：不同医生对同一图像的标注可能存在差异，可考虑使用集成学习或加权平均来提高准确性。

---

四、总结

| 数据集名称 | 类型 | 是否含掩码 | 适用任务 | |------------|------|-------------|-----------| | LIDC-IDRI | CT | ✅ | 肺结节检测、分割 | | NIH ChestX-ray14 | X-ray | ❌ | 分类、多标签识别 | | VinDr-CXR | X-ray | ✅ | 病灶分割 | | BraTS | MRI | ✅ | 脑部肿瘤分割 | | CheXpert | X-ray | ❌ | 疾病分类 |

---

如果您需要特定病种的掩码数据集（如肺癌、肺炎、气胸等），可以进一步指定需求，我可以为您提供更具体的资源推荐。