LIDC-IDRI|医学影像数据集|肺部疾病诊断数据集
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- LIDC-IDRI数据集的构想首次提出,旨在创建一个用于肺结节检测和诊断研究的标准化数据集。
- 开始收集和整理来自多家医疗机构的CT扫描图像,为数据集的构建奠定基础。
- LIDC-IDRI数据集正式发布,包含1018个病例的CT扫描图像,每个病例由四位放射科医生独立标注。
- 数据集首次应用于国际肺结节检测挑战赛(Lung Nodule Analysis Challenge),推动了肺结节检测算法的发展。
- LIDC-IDRI数据集被广泛应用于多个医学影像分析研究项目,成为肺结节检测和诊断领域的标准数据集之一。
- 随着深度学习技术的发展,LIDC-IDRI数据集开始被用于训练和验证基于深度学习的肺结节检测模型。
- LIDC-IDRI数据集继续作为肺结节检测和诊断研究的重要资源,支持了多项前沿技术的研究和应用。
- 1The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A Completed Reference Database of Lung Nodules on CT ScansNational Institutes of Health · 2015年
- 2A Comprehensive Assessment of Radiomics in Lung Nodule Classification Using the LIDC-IDRI DatasetUniversity of California, San Francisco · 2020年
- 3Deep Learning for Lung Cancer Detection Using the LIDC-IDRI DatasetStanford University · 2019年
- 4Automated Lung Nodule Detection Using 3D Convolutional Neural Networks on the LIDC-IDRI DatasetMassachusetts Institute of Technology · 2018年
- 5Evaluation of Machine Learning Algorithms for Lung Nodule Classification in the LIDC-IDRI DatasetHarvard Medical School · 2017年
Nexdata/chinese_dialect
该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据,收集自多个方言区域的本地方言使用者,涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件,单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别(ASR)和音频说话人识别。
hugging_face 收录
TCIA: The Cancer Imaging Archive
TCIA: The Cancer Imaging Archive 是一个公开的癌症影像数据库,包含多种癌症类型的影像数据,如乳腺癌、肺癌、脑癌等。数据集还包括相关的临床数据和生物标记物信息,旨在支持癌症研究和临床应用。
www.cancerimagingarchive.net 收录
中国1km分辨率逐月平均气温数据集(1901-2024)
该数据为中国逐月平均温度数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
Beijing Traffic
The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.
Papers with Code 收录