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收藏GLUCOBENCH
GLUCOBENCH是由德克萨斯A&M大学统计系和电气与计算机工程系共同创建的一个综合数据集,旨在为连续血糖监测(CGM)数据的预测模型提供标准化的评估平台。该数据集包含五个公开的CGM数据集,涵盖不同规模和人口特征,数据量从5个到超过200个患者不等。数据集的创建过程包括数据预处理、插值和分割,确保数据质量。GLUCOBENCH主要应用于糖尿病管理领域,旨在通过提高血糖轨迹预测的准确性和不确定性量化,改善糖尿病患者的治疗效果和自主管理能力。
arXiv 收录
DeepLesion
美国国立卫生研究院临床中心公开了一个大规模的 CT 图像数据集,以帮助科学界提高病变检测的准确性。虽然大多数公开可用的医学图像数据集只有不到一千个病灶,但这个名为 DeepLesion 的数据集在 CT 图像上识别出超过 32,000 个带注释的病灶 (220GB)。 DeepLesion,一个数据集,包含 32,120 个 CT 切片中的 32,735 个病灶,来自 4,427 名独特患者的 10,594 项研究。该数据集中有多种病变类型,例如肺结节、肝脏肿瘤、淋巴结肿大等。它具有用于各种医学图像应用的潜力
OpenDataLab 收录
2022_浏阳市标准地图行政区划示意版32开
基于湖南省基础地理信息数据库,依据湖南省行政区划界线标准画法和最新境界、标准地名成果,采用其他自然地理要素和人文专题要素的现势性资料编制而成。
湖南大数据交易所 收录
TongueDx Dataset
TongueDx数据集是一个专为远程舌诊研究设计的综合性舌象图像数据集,由香港理工大学和新加坡管理大学的研究团队创建。该数据集包含5109张图像,涵盖了多种环境条件下的舌象,图像通过智能手机和笔记本电脑摄像头采集,具有较高的多样性和代表性。数据集不仅包含舌象图像,还提供了详细的舌面属性标注,如舌色、舌苔厚度等,并附有受试者的年龄、性别等人口统计信息。数据集的创建过程包括图像采集、舌象分割、标准化处理和多标签标注,旨在解决远程医疗中舌诊图像质量不一致的问题。该数据集的应用领域主要集中在远程医疗和中医诊断,旨在通过自动化技术提高舌诊的准确性和可靠性。
arXiv 收录
Severstal Steel Defect Detection
该数据集用于检测Severstal钢铁公司生产的钢板上的缺陷。数据集包含高分辨率的钢板图像,每张图像可能包含多种类型的缺陷。缺陷类型包括:1. 斑点,2. 划痕,3. 表面缺陷,4. 其他。数据集的目标是训练模型以自动检测和分类这些缺陷。
www.kaggle.com 收录