Luna16数据集转VOC数据集&肺实质分割&生成,Mat.zipLuna16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
【LUNA16肺结节数据集】是医学影像分析领域的一个重要资源，主要用于肺结节检测和识别的研究。该数据集包含了1186张经过专业处理的肺结节图像，这些图像已被转化为PASCAL VOC格式，使得它们能够适应广泛使用的计算机视觉算法进行分析。 PASCAL VOC（Visual Object Classes）是一个著名的计算机视觉数据集，其格式包括图像文件、XML注释文件等。在LUNA16数据集中，每张肺结节图像都配有一个相应的XML文件，用于标注结节的位置、大小等信息。这种标注方式对于训练和评估深度学习模型进行目标检测和分割任务非常关键。 在医学影像分析中，肺结节检测是一项挑战性任务，因为肺部CT图像中的结节通常很小，且可能与背景组织混淆。LUNA16数据集的创建，旨在推动医疗图像分析技术的发展，帮助研究人员构建更准确的肺结节检测算法，对早期肺癌的诊断具有重要意义。早期发现肺结节，尤其是恶性结节，能极大提高患者的生存率和生活质量。 数据集的结构通常分为训练集、验证集和测试集。LUNA16数据集可能也遵循这样的划分，以支持模型的训练、调参和性能评估。在实际研究中，科研人员会使用训练集。
肺实质提取后转为PASCAL VOC格式，共1186张结节图片和标签
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LUNA16对象检测 为Luna16数据集上的肺结节检测任务开发一个记录良好的存储库。 这项工作的灵感来自于“ ”。 肺癌是世界上最常见的癌症。 每年死于肺癌的人数多于乳腺癌，结肠直肠癌和前列腺癌的总和。 肺结节检测是检测肺癌的重要过程。 提供健壮模型的工作很多，但是，目前还没有确切的解决方案。 （以下简称DSB）是全球首屈一指的社会公益竞争数据科学，创建于2014年，由Booz Allen Hamilton和Kaggle提出。 数据科学碗汇聚了各行各业的数据科学家，技术专家和领域专家，以应对全球数据和技术挑战。 在DSB2017中，举行了寻找肺结节的比赛。 grt123团队通过实施基于3
LUNA16数据集外网下载速度较慢，提供云盘下载。
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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
包含 nnDetection使用luna16数据集训练的模型
今夕何夕 【医学影像分析】3D-CT影像的肺结节检测（LUNA16数据集）.zip
subset0~subset9数据集压缩文件百度云地址，由于subset6和subset7为本地上传，受上传文件大小限制，分别分成两个压缩文件
人工智能-项目实践-数据预处理
LUNA16数据集是最大公用肺结节数据集LIDC-IDRI的子集，LIDC-IDRI它包括1018个低剂量的肺部CT影像。LIDC-IDRI删除了切片厚度大于3mm和肺结节小于3mm的CT影像，剩下的就是LUNA16数据集了。 百度云下载链接
基于yolo11的肺结节检测系统（luna16） 使用luna16数据集进行处理，解析后的2d图像数量为1186张 提供多组对比实验，包含yolov5、yolov8、yolo11的nano和small4组已训练的模型 提供了一键式的训练、测试、图形化和web界面，方便运行。 为了方便撰写报告，提供了结构图、文档和ppt的模板。 环境配置请参考B站视频，在B站搜索肆十二-：https://www.bilibili.com/video/BV1nzzdYwE2g/
【医学影像分析】3D-CT成像肺结节检测（LUNA16数据集）
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
