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DSB3 CT影像数据集,2017年数据科学杯肺癌检测

DSB3 CT影像数据集,2017年数据科学杯肺癌检测

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Medical,Deep Learning 3D Box

在这个数据集中,你会得到一千多张DICOM格式的高危病人的低剂量CT图像。每张图像包含一系列胸腔的多个轴向切片。每张图像都有数......

数据结构 ? 164G

    README.md

    在这个数据集中,你会得到一千多张DICOM格式的高危病人的低剂量CT图像。每张图像包含一系列胸腔的多个轴向切片。每张图像都有数量不等的二维切片,这可能根据扫描的机器和病人的不同而不同。

    DICOM文件有一个标题,包含了关于病人ID的必要信息,以及扫描参数,如切片厚度。

    In this dataset, you are given over a thousand low-dose CT images from high-risk patients in DICOM format. Each image contains a series with multiple axial slices of the chest cavity. Each image has a variable number of 2D slices, which can vary based on the machine taking the scan and patient.

    The DICOM files have a header that contains the necessary information about the patient id, as well as scan parameters such as the slice thickness.

    stage1.7z: 285380 dcm files
    stage2.7z: 186160 dcm files
    stage1_labels.csv: 1595 labels

    License: No license specified, the work may be protected by copyright.
    Bibtex:

    @article{,
    title= {Data Science Bowl 2017 Lung Cancer Detection (DSB3) },
    keywords= {},
    author= {},
    abstract= {In this dataset, you are given over a thousand low-dose CT images from high-risk patients in DICOM format. Each image contains a series with multiple axial slices of the chest cavity. Each image has a variable number of 2D slices, which can vary based on the machine taking the scan and patient.
    
    The DICOM files have a header that contains the necessary information about the patient id, as well as scan parameters such as the slice thickness.
    
    ```
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    stage2.7z: 186160 dcm files
    stage1_labels.csv: 1595 labels
    ```
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    url= {https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2017/data}
    }
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