内含数据集以及算法源码适合初学者和进阶者

肺部疾病CT图像数据集，该数据集包含三个不同的类别，包括健康、1型疾病和2型疾病。训练文件夹这个文件夹有用于训练模型的图像，它被分为与类名称相同的子文件夹。Test文件夹该文件夹包含用于测试模型的图像，它被分为与类名称相同的子文件夹。共300多张肺部CT图像

包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的

肺癌是一种世界性的高发疾病，死亡率更是居高不下。早发现，早治疗是提高肺癌的治愈率和延长患者生命周期的重要手段，而肺结节是肺癌早期的主要表现形式，因此，对肺结节的早期诊断分析是提高肺癌患者生存率的关键。利用计算机断层扫描技术（Computed Tomography, CT）筛查肺结节是目前通常采用的诊断方法。随着患者的日益增多，肺部 CT 数据也在呈指数级地增长，无疑给医师的人工筛查工作带来了巨大的挑战和负担，因此使用计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis, CAD）技术进行肺结节检测分割十分必要，能极大的提高医师的诊断效率并进一步提高肺癌诊断的准确率。 由于肺结节在尺寸、形状上的多变性以及与肺部血管等组织的相似性。在使用传统分割方法进行肺结节分割时，过于依赖医师的先验知识及主观判断，导致容易出现漏分割和过分割的情形。利用深度学习算法的分割过程不再需要人为选择特征，并且能够提取到更具体、更有辨识度的信息，将深度学习算法用于医学图像分割现已成为一个重要的研究方向。U-Net 网络因结构简单、泛化能力强，已广泛应用于医学图像处理领域。

肺CT1 肺部CT扫描图像

为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来，首先，应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓；其次，去除肺部边界噪声，采用自适应曲率阈值法修复肺部边界；最后，应用水平集法中的DRLSE模型精确地分割出肺部区域。融合两种方法分割肺部区域，有效防止了图像边缘的漏检，可处理多种类型病变的肺部图像。在随机抽取的150例图像中，分割的准确率达到96.9%，分割一幅图像花费的时间约为0.72 s，具有很强的鲁棒性和较高的分割精度。本算法能精确完整地分割出肺部区域并保留了肺区内的细节信息。

LUNA16是16年推出的一个肺部结节检测数据集，LUNA16的文件，共有10个子文件夹，subset0~subset9，这是为了做10折交叉验证，每个文件夹里都是病例，每个病例对应两个文件，文件名相同，后缀不同，其中.mhd文件存储着ct的基本信息，.raw文件存储着实际的ct数据，可以看到，ct文件还是挺大的，LUNA16足足一百多G，下载起来也挺耗时的。文件如果失效了加百度云2642828613@qq.com

针对肺实质序列图像分割方法的时效性低和分割不完全性等问题，利用先验知识得到肺部 ＣＴ 序列 ＲＯＩ图.像，提出超像素序列分割算法对 ＲＯＩ序列图像进行分割，采用改进的自生成神经网络对超像素进行聚类并优化，根据.聚类后样本的灰度和位置特征识别肺实质区域。在序列肺实质图像的分割结果中，单 张 ＣＴ 图像的平均处理时间为.０．６１ｓ，同时能达到９２．０９±１．５２％的平均肺部体素重合度。与已有的方法相比，所提算法能在相对较短的时间内获得.较高的分割精准度。

Finding lungs in CT 是基于肺部 CT 影像分割处理的数据集，其包含一系列 CT 影像中对肺部影像的分割，并以此识别和估计肺部容积量。 该数据集包含 4 名患者的数据，以 nifti 格式的图像和分段肺面罩为主，由 Kaggle 于 2017 年发布。

项目开发中，使用的部分CT图像，预览请点击链接：https://blog.csdn.net/mdxiaohu/article/details/88948366