资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 Luna16数据集是三维的，而YOLOv3主要用于二维图像检测，因此无法直接处理该数据集。为了使用YOLOv3进行肺结节检测，需要先将Luna16数据集的三维图像转换为二维图像，并将标注数据生成对应的.xml文件。以下是相关操作的说明： 数据预处理： 使用getDataCsv.py脚本将Luna16数据集的三维图像转换为二维图像，并生成对应的.xml标注文件。 使用getImg.py脚本完成肺实质分割，提取出肺部区域的图像。 使用getMat.py脚本对疑似肺结节进行切割，生成包含肺结节的二维图像块（.mat文件）。 注意事项： 原始的getMat.py和traindataset.py脚本存在错误（有bug）。具体问题及修复方法已在CSDN博客文章《实战：使用Pytorch搭建分类网络（肺结节假阳性剔除）》中详细说明。由于CSDN无法修改已上传的资源，建议参考上述博客文章中的修正内容，以确保数据处理和模型训练的正确性。 通过上述步骤，可以将Luna16数据集转换为适合YOLOv3进行肺结节检测的格式，同时修复相关脚本中的错误，确保数据处理的准确性和模型训练的可靠性。

基于CT图像的自动肺实质分割方法

一个简单的实现人体肺部轮廓的分割程序，在此基础上可以修改成自己所需要的程序

一种基于三维CT 图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了阈值分割、区域增长及数学形态学等算法,并在特 定体层通过图搜索算法精确定位左右肺前后连接线狭窄区域,有效解决了肺实质边缘结节易分割遗漏及左右肺分离的难题·通过多组胸部CT 序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效。

先大津法计算全局图像的阈值，再用阈值分割找出肺实质区域，再填补肺实质空洞，实现用边界追踪检测肺实质边界的目的

方法在这里 https://blog.csdn.net/tianjinyikedaxue/article/details/89951069 里面有dcm文件，可直接运行

本段代码是利用大津法分割阈值，获得二值图像，随后利用小面积法删除背景区域，经过运算获得肺实质的掩模图像，最后，经过原dcm图像与掩模图像的运算，获得完整的肺实质图像，完成肺实质的粗提取。

Luna16数据集是三维的，使用yolov3进行肺结节检测是无法直接处理的。需要把Luna16数据集的三维图片转换成二维图片，把标注生成对应的.xml文件才行。getDataCsv.py生成.xml及二维图片，getImg.py完成肺实质分割，getMat.py对疑似肺结节切割生成.Mat。 注意!!!!!原始getMat.py、traindataset.py有误（有bug），因为csdn无法修改资源，详情见https://blog.csdn.net/qq_24739717/article/details/101034728

使用python语言，实现CT图像的肺实质分割，提取肺实质模板。

该程序实现对肺部CT图像的分割，通过自动阈值处理，得到二值化图像，再经过形态学处理，得到肺区