lidc-idri数据结构

时间: 2024-06-14 11:02:58 浏览: 156
LIDC-IDRI( Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative)是一个专门用于胸部CT扫描研究的大型公开数据库。这个数据集是由美国国立卫生研究院(NIH)和多个国际合作伙伴共同创建的,主要用于肺癌筛查、诊断和分割研究。它包含了大量的低剂量CT扫描图像,以及每张图像的详细注释,包括肺结节的分割掩模、病灶信息和解剖结构标注。 LIDC-IDRI的数据结构主要包括以下几个部分: 1. **图像数据**:原始的CT扫描图像文件,通常是以DICOM或NIFTI格式存储,这些文件包含了二维或三维的图像数据以及元数据。 2. **分割标签**:对于每个扫描,提供有肺部、结节和其他重要解剖结构的分割标签,这些都是二值掩码,有助于研究人员分析和理解图像内容。 3. **病历信息**:包括病人基本信息、扫描参数、放射学报告等非图像数据,用于临床背景的研究。 4. **注释和诊断**:由多个独立的放射学家提供的结节级别的注释,包括结节的位置、大小、形状、良恶性分类等。 5. **元数据**:描述图像质量和获取条件的信息,如扫描设备、扫描参数等。
相关问题

LIDC-IDRI数据集

### 关于LIDC-IDRI数据集下载与使用 #### 数据集概述 LIDC-IDRI是一个用于肺癌检测研究的公共数据集,包含了1012例胸部CT扫描案例,每例数据由多位放射科医生进行了详细的标注。该数据集中每个病人的CT图像以Dicom格式存储[^1]。 #### XML标注文件及其处理方式 对于LIDC-IDRI数据集而言,除了原始影像外还提供了重要的辅助信息——即XML形式的标注文件。这些文件记录了专家们针对特定结节位置、大小以及其他特征所做的标记和描述。为了有效利用这部分资源,在实际操作过程中通常需要解析并提取其中的关键元数据来支持后续分析工作。 #### 获取预处理脚本 可以通过GitHub平台获取专门为此目的编写的Python工具包`pylidc`以及配套的预处理代码仓库。具体命令如下所示: ```bash git clone https://github.com/jaeho3690/LIDC-IDRI-Preprocessing.git ``` 完成上述步骤之后,应当将官方发布的LIDC-IDRI压缩包解压至项目根目录下的指定子文件夹内以便进一步处理[^2]。 #### 配置环境变量 安装依赖项后还需要适当调整软件包内部的一些参数设定(比如数据库连接字符串等),这一步骤可通过编辑配置文件实现。确保按照文档指示正确设置了所有必要的选项,从而保障程序能够顺利运行。 #### 加载DICOM序列 当一切准备就绪时就可以调用自定义函数读入目标路径下的全部切片图片,并将其封装成适合机器学习框架使用的格式。例如MATLAB环境下可以采用下面这段伪代码作为起点: ```matlab imds = load_data(dataPath); % 此处假设load_data()为预先编写好的接口, % 它接受一个指向本地磁盘上某一层级结构化目录树顶部节点的绝对地址作为输入参数; % 输出则是一个实现了Image Data Store API的对象实例。 ``` 值得注意的是,由于每位阅片者给出的意见可能存在差异,因此某些样本可能会存在多个版本的真值标签。像编号为LIDC-IDRI-0003这样的患者身上发现至少一处可疑区域被四位不同的专业人士共同关注过;而其他部位或许只有少数几位参与评估[^4]。

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。 ```python 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()) ```
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