3D医学图像数据集有哪些？

目前常见的3D医学图像数据集包括：

1. LIDC-IDRI（Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative）：肺部CT数据集，包含1018个CT扫描图像和其对应的肺癌诊断标注。

2. ADNI（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）：阿尔茨海默病神经影像学计划，包含结构和功能MRI、PET、CSF、血清和生物标志物等多种类型的数据，用于阿尔茨海默病的诊断和研究。

3. OASIS（Open Access Series of Imaging Studies）：包括多种类型的MRI数据，用于研究老年人认知退化、阿尔茨海默病等。

4. BRATS（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge）：脑部肿瘤分割和生长预测数据集，包含多种类型的MRI数据和肿瘤分割标注。

5. CQ500（Chongqing 500）：包含500个胸部CT数据，用于肺结节和肺癌的自动检测和分割。

6. ISBI Challenge：包括多种类型的医学图像数据集，用于医学图像分割、配准、分类等方面的挑战比赛。

以上是一些常见的3D医学图像数据集，当然还有其他的数据集，不过这些数据集已经足够广泛和丰富，可以用于各种医学图像处理和分析任务。

相关问题

同时有2D和3D医学图像配准数据集

以下是一些同时包含2D和3D医学图像的配准数据集：

1. EMPIRE10 - 这是一个用于脑部MRI图像配准的数据集，包括10个不同人的MRI图像和对应的分割标签，其中既包括2D图像，也包括3D图像。

2. DIR-lab - 这是一个用于放射治疗的医学图像配准数据集，包括不同类型的医学图像，其中既包括2D图像，也包括3D图像。

3. Deformable Registration Accuracy Challenge (DREAM) - 这是一个用于评估变形配准算法的数据集，包括2D和3D医学图像，如CT和MRI图像。

希望这些数据集能对您有所帮助！

3D医学图像分割 训练自己的数据集

3D医学图像分割训练自己的数据集可以采用以下步骤：
1. 准备数据集：收集和准备医学图像数据集，包括图像和对应的标签。确保图像和标签配对，并按照相应目录结构组织数据集。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括图像重采样、数据增强、标准化等操作，以提高模型的性能和泛化能力。
3. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能，测试集用于评估训练好的模型的性能。
4. 构建模型：选择合适的医学图像分割模型，如U-Net、DeepLab等，并根据自己的需求进行相应的修改和定制化。
5. 定义损失函数：选择适当的损失函数，如Dice系数、交叉熵等，用于衡量模型的预测结果与标签之间的差异。
6. 训练模型：使用训练集对模型进行训练。可以采用迭代优化算法，如随机梯度下降（SGD）或Adam优化器，并设置合适的学习率和批大小。
7. 调整模型：根据验证集的性能指标，调整模型的超参数，如学习率、网络层数、滤波器大小等，以获得更好的性能。
8. 模型评估：使用测试集评估训练好的模型的性能，计算各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。
9. 模型应用：将训练好的模型应用于新的医学图像数据上，进行图像分割任务。