数据来源:广州数据交易所
医疗CT检查影像数据集,包含匿名化的患者基础信息(性别、年龄区间、检查部位和检查报告)内容,可应用在医学影像分析、图像生成、图像去噪、图像分割等方面。
如:1.医学影像分析:通过深度学习算法(如卷积神经网络CNN)对CT影像进行自动分析,辅助医生诊断疾病。例如,可用于肺结节、乳腺癌、肺癌等疾病的检测和识别;
2.图像生成:利用生成对抗网络(GAN)等技术,根据CT影像数据生成新的模拟图像。这可以用于研究新的治疗方法、手术方案等;
3.图像去噪:通过自编码器(AE)等技术,对CT影像进行去噪处理,提高图像质量;
4.图像分割:利用语义分割技术,将CT影像中的不同组织或病变区域进行分割,有助于更准确地定位病变。
广州数据交易所
医疗CT检查影像数据集,包含匿名化的患者基础信息(性别、年龄区间、检查部位和检查报告)内容,可应用在医学影像分析、图像生成、图像去噪、图像分割等方面。
如:1.医学影像分析:通过深度学习算法(如卷积神经网络CNN)对CT影像进行自动分析,辅助医生诊断疾病。例如,可用于肺结节、乳腺癌、肺癌等疾病的检测和识别;
2.图像生成:利用生成对抗网络(GAN)等技术,根据CT影像数据生成新的模拟图像。这可以用于研究新的治疗方法、手术方案等;
3.图像去噪:通过自编码器(AE)等技术,对CT影像进行去噪处理,提高图像质量;
4.图像分割:利用语义分割技术,将CT影像中的不同组织或病变区域进行分割,有助于更准确地定位病变。
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