Brain Tumor Segmentation

kaggle2020-05-02 更新2024-03-11 收录

医学图像处理

肿瘤分割

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/leaderandpiller/brain-tumor-segmentation 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

YES and NO folders MRI images with and without brain tumor respectively

该数据集包含“YES”与“NO”两个文件夹，其中“YES”文件夹存储带有脑肿瘤的磁共振成像（MRI）图像，“NO”文件夹存储无脑肿瘤的磁共振成像（MRI）图像

创建时间：

2020-05-02

ResNet34

医学图像处理

深度学习模型比较

方法本研究收集了1420张舌象。经过筛选，专家对它们进行了判断，并对舌头图像进行了注释，以形成舌头图像数据集。然后将基于深度学习卷积神经网络 (CNN) 的人工智能网络框架，即ResNet34应用于该数据集，自动提取图像特征，实现舌图像分类。最后，将VGG16网络框架应用于数据集，对分类模型进行比较，并与分类效果进行比较。结果本文通过对标注采集的舌图像进行整理，形成了相关的数据集，验证了ResNe

OpenDataLab2026-07-12 更新860

DIPY_EVAC+_test_data (new version)

医学图像处理

DIPY

The data is for the EVAC+ model in dipy. The older version will be deleted once this is officially used

DataCite Commons2025-12-10 更新120

Elsafty_RBCs_for_Segmentation_and_Detection_Slide_25

医学图像处理

计算机视觉

Each one of (Elsafty_RBCs_for_Segmentation_and_Detection_Slide_1-25) consists of three primary folders: "Cropped images,” "Masks,” and "Segmented images” corresponding to each slide/patient. The namin

DataCite Commons2024-04-23 更新60

BIMCV-RG

医学图像处理

临床诊断

BIMCV-RG数据集是由帝国理工学院和美国俄亥俄州立大学合作创建，包含5,328对高分辨率3D CT体积和相应的放射学报告。该数据集旨在为3D高分辨率医学图像的报告生成任务提供基准，特别关注于保留3D图像的详细信息。数据集的创建过程涉及从公开可访问的来源中精心挑选和配对数据，确保了数据的质量和多样性。BIMCV-RG的应用领域主要集中在临床诊断，尤其是对于需要高分辨率3D图像的疾病诊断，如肺部结

arXiv2024-06-11 更新510

table2.csv

医学图像处理

青光眼检测

Supplementary materials for the Table 2 of Improving Generalization of Glaucoma Detection on Fundus Images via Feature Alignment between Augmented Views

DataCite Commons2024-02-23 更新110

Brain Tumor Segmentation

资源简介：

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