原创投稿 行业报告 AI展会 数据标注
投稿发布
您的当前位置:首页 > 下载中心 > 智能医疗 > 正文

软组织肉瘤CT图像数据

发布:可思数据 时间:2019-10-19
数据类型:图形图像 热度

文件类型:.zip              文件大小:305.91 MB

授权方式:公共开源     发布时间:2019-10-19

数据来源:加拿大蒙特利尔麦吉尔大             数据语言:英文

数据介绍:
Segmenting Soft Tissue Sarcomas是由手术病理确认的软组织肉瘤的医学 PET-CT 图像,从2004年11月到2011年11月,有19例病例发现了肺部转移。
 

摘要

该数据是TCIA研究的预处理子集,名为Soft Tissue Sarcoma。数据已从不同分辨率和数据类型的DICOM文件夹转换为具有各向同性体素大小的3D HDF5阵列。这应该可以让您更容易上手并测试各种方法(NN,RF,CRF等)以改善分段。

TCIA摘要

该系列包含51例组织学证实的四肢软组织肉瘤(STS)患者的FDG-PET / CT和解剖MR(T1加权,T2加权和脂肪抑制)成像数据。所有患者在2004年11月至2011年11月期间进行了治疗前FDG-PET / CT和MRI扫描。(注意:TCIA图像中的日期已经因为去识别而改变;所有图像都应用相同的变化,保留串行扫描之间的时间间隔)。在随访期间,19名患者发生肺转移。成像数据和肺转移发展状态用于以下研究:

Vallières,M。等。(2015年)。来自关节FDG-PET和MRI纹理特征的放射学模型用于预测四肢软组织肉瘤中的肺转移。医学和生物学,60(14),5471-5496。DOI:10.1088 / 0031-9155 / 60 /五千四百七十一分之一十四。

本研究可获得成像数据,肿瘤轮廓(RTstruct DICOM对象),临床数据和源代码。有关更多详细信息和访问整个数据集的链接,请参阅下面的DOI。有关该数据集的任何科学查询,请联系麦吉尔大学医学物理部门的MartinVallières。

致谢

我们要感谢为此系列提供数据的个人和机构:加拿大蒙特利尔麦吉尔大学 - 特别感谢医学物理部门的MartinVallières

引文

数据引用

Vallières,Martin,Freeman,Carolyn R.,Skamene,Sonia R.和El Naqa,Issam。(2015年)。来自关节FDG-PET和MRI纹理特征的放射学模型用于预测四肢软组织肉瘤中的肺转移。癌症影像档案。http://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2015.7GO2GSKS

下载地址:

特别声明:

¤ 此数据集库仅供研究和教育用途,不得用于任何商业用途。
¤ 如果您在任何出版物或报告中使用该数据库,则必须添加引用本站来源。
¤ 版权归作者及所在组织所有。
¤ 如用于商业用途,请联系版权所有人。
¤ 本站数据来源于网络如有侵权请联系我们。
¤ 本站数据压缩包统一解压密码:www.sykv.com
人工智能权威社区
人工智能交流群扫码邀请

相关推荐:

网友评论:

发表评论 共有条评论
用户名: 密码:
验证码: 匿名发表

数据标注服务
sem搜索推广

Copyright©2005-2020 Sykv.com 可思数据 版权所有    京ICP备14056871号

关于我们   免责声明   广告合作   版权声明   联系我们   原创投稿   网站地图  

可思数据 数据标注行业联盟

人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯

扫码入群
咨询反馈
扫码关注

微信公众号

返回顶部
关闭