肿瘤CT影像数据集
时间: 2025-06-08 10:24:12 浏览: 42
### 肿瘤 CT 影像数据集及医学图像处理
#### 1. PCLT20K 数据集
PCLT20K 是一个专注于肺癌肿瘤分割的医学图像分割数据集,包含大量以 DICOM 格式存储的 CT 影像数据。该数据集的特点在于提供了多模态信息融合的可能性,例如 PET 和 CT 图像的结合[^1]。这种多模态数据的使用能够有效提升肿瘤分割的精度,但由于两种模态图像的特点和优势不同,如何高效地融合这些信息仍然是一个挑战。
#### 2. LIDC-IDRI 数据集
LIDC-IDRI 数据集由美国国家癌症研究所(NCI)提供,是一个大规模的肺部 CT 扫描数据集,包含超过 1000 个病例。每个病例的图像均以 DICOM 格式存储,并附带多位放射科医生的手动标注结果。这些标注结果可用于验证深度学习模型的性能,尤其是在肺结节检测任务中具有重要价值[^3]。
#### 3. 3D-IRCADB 数据集
3D-IRCADB 是一个用于肝脏肿瘤研究的数据集,包含多个以 DICOM 格式存储的 3D CT 图像。在医学图像预处理方面,通常需要进行一系列操作以提高图像质量,包括 CT 图像增强、直方图均衡化以及窗宽窗位设置等步骤[^2]。以下是使用 Python 进行 DICOM 数据读取和预处理的示例代码:
```python
import os
import pydicom
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据加载
data_path = "./3D-IRCADB/"
image_slices = [pydicom.dcmread(os.path.join(data_path, file_name)) for file_name in os.listdir(data_path)]
image_slices.sort(key=lambda x: float(x.ImagePositionPatient[2]))
# 获取像素数据
images = np.stack([s.pixel_array for s in image_slices])
# 窗宽窗位设置
def set_window_width_center(image, center, width):
img_min = center - width // 2
img_max = center + width // 2
image[image < img_min] = img_min
image[image > img_max] = img_max
return image
# 应用窗宽窗位
center = 40
width = 400
windowed_images = set_window_width_center(images, center, width)
# 显示处理后的图像
plt.imshow(windowed_images[50], cmap=plt.cm.gray)
plt.show()
```
#### 4. TCIA 数据集
TCIA 提供了多种类型的肿瘤影像数据集,涵盖肺癌、乳腺癌、脑肿瘤等多个领域。这些数据集均以 DICOM 格式存储,适合用于医学图像处理和深度学习训练。例如,Lung-PET-CT-Dx 数据集包含大量的肺癌 PET 和 CT 图像,为多模态数据分析提供了丰富的资源[^1]。
#### 5. 挑战与技术实现路径
在医学影像分析中,病灶自动标注技术面临着复杂的解剖结构建模、多模态数据融合以及小样本学习困境等问题[^3]。为了克服这些挑战,可以采用深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 构建卷积神经网络(CNN)模型。此外,利用迁移学习和数据增强技术也可以有效缓解小样本问题。
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