LIDC-IDRI数据处理

LIDC-IDRI数据集是肺图像数据库协会的图像收集，包括诊断和带有病变注释标记的肺癌筛查胸部CT。这个数据集是一个公开的国际资源，用于开发、培训和评估肺癌检测和诊断的计算机辅助诊断（CAD）方法。根据引用的示例输出，LIDC-IDRI数据集中包含了患者ID、DICOM图像的尺寸以及标注的结节数量等信息。

关于LIDC-IDRI数据集的处理，您提到了一种通过下载和使用GitHub上的代码来获得精确的mask的方法。另外，您还提到了LUNA16数据集以及一些DSB教程。这些都是处理LIDC-IDRI数据集的方法和资源。根据您的描述，处理LIDC-IDRI数据集可能会比较麻烦和费事，需要费力进行下载和使用相应的工具或代码。

相关问题

lidc-idri数据预处理

预处理LIDC-IDRI数据集需要将原始的胸部医学图像文件（.dcm）转换为常用的图像格式，如JPEG或PNG。这可以通过使用图像处理软件或库，例如MicroDicom viewer，对原始图像进行批量转换来实现。在转换过程中，需要注意保持图像质量和分辨率的稳定性。转换后的图像可以作为训练数据输入到神经网络等模型中进行进一步的分析和处理。总之，LIDC-IDRI数据集的预处理包括将.dcm文件转换为常用图像格式，并确保图像质量和分辨率的稳定性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [LIDC-IDRI.rar](https://download.csdn.net/download/aristocles118/12390876)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [利用深度学习对医学CT图像（LIDC-IDRI）中的肺结节进行良恶性判断](https://blog.csdn.net/bluesliuf/article/details/88900809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

LIDC-IDRI良恶性数据集

### LIDC-IDRI 数据集中关于良性和恶性病变的信息

#### 数据集概述
LIDC-IDRI (Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative) 是一个广泛使用的胸部 CT 扫描公共数据库，旨在支持肺部疾病的研究。该数据集包含了来自不同患者的多个结节标注信息。

#### 良性与恶性的定义标准
在研究中，对于LIDC-IDRI中的结节进行了如下分类处理：将中位恶性水平< 3 的结节视为良性；将中位恶性水平> 3 的结节视为恶性；而当结节的中位恶性水平等于3时，则被视作未标记的数据[^2]。

#### 结节数量统计
具体来说，在经过上述方法处理后的LIDC-IDRI数据集中共获得了1301个良性结节样本以及644个恶性结节样本。此外还存在一部分无法明确判断性质即所谓的“未标记”的结节实例数量达到612个。为了增加训练样本多样性，研究人员还将天池平台上的部分无标签结节加入进来，使得总的未标记结节数目达到了1839个。

#### 获取资源途径
针对想要获取更多有关于此数据集中良性和恶性病变的具体资料或文件链接的情况，建议访问官方发布的文档说明页面或是直接下载对应版本的数据包进行查看。通常情况下，这类医学影像数据会附带详细的元数据描述文件(.csv 或 .xml)，其中就可能记录着各个病灶的位置坐标、大小尺寸及其对应的病理特征等重要参数。

import pandas as pd

# 假设读取CSV格式的元数据文件
metadata_df = pd.read_csv('path_to_lidc_idri_metadata.csv')

# 查看前几行了解结构
print(metadata_df.head())