Brats 2018 数据集分享

最新推荐文章于 2024-12-26 12:54:30 发布
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分类专栏： deeplearning 医学图像
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多模态脑部肿瘤分割比赛 MICCAI                     Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge

最近复现一些医学图像代码时，涉及到brats的数据集。

这个数据集会随着多模态脑部肿瘤分割比赛而更新，所以旧版本的数据集有时候比赛的官网下不到。

brats 2018 training set有285个病例，每个病例有四个模态，需要分割三个部分：whole tumor, enhance tumor, and tumor core.

这里分享brats 2018年比赛的数据集，两个方式，一个是百度云，一个是在百度AI studio公开的数据集，如果对你有帮助的话，给我点个赞哦，谢谢

百度云：

链接：https://pan.baidu.com/s/1qELMb9M63bEevRBpr5QHyA 
提取码：02nx 

百度AIstudio 地址：链接可以浏览器直接下载，也可以复制到迅雷中下载

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/64660

 

基于YOLOv10的BRATS脑肿瘤检测：数据处理、模型训练与UI界面开发
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11-22 2275
对狗狗评分的Twitter数据：清洗与分析数据
MICCAI_BraTS2018\2019\2020数据集全部.txt
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提供MICCAI_BraTS2018\2019\2020数据集百度网盘链接
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脑卒中 公开数据集（医学影像，脑部）（BraTS2018，ＣＱ５００，ＩＳＬＥ，ＭＲＢｒａｉｎＳ）
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脑卒中数据集： BraTS2018，ＣＱ５００，ＩＳＬＥ，MRBrainS, Hippocampus(MRI, 1759), Brain Hemarhage 1.BraTS2018 脑肿瘤图像分割挑战联合MICCAI会议 链接：https://grand-challenge.org/challenges/ 会议为评估最好的脑肿瘤分割方法，数据集会随比赛的更新而更新（BraTS2018为目前最新数据集）。很多的数据集被公开，有5类label：脑部健康组织，坏死区，水肿区，肿瘤的加强和非加强区。所有的数据集被校
brats18:兄弟18
05-01
概要 提交2017年多模式脑肿瘤分割挑战赛（ ）。 使用基于补丁的3D U-Net模型。 该模型不是预测中心像素的类别标签，而是预测整个色块的类别标签。 滑动窗口方法用于部署中，补丁之间有重叠以平均预测值。 程式码范例 工作流程包括偏差校正，补丁提取，培训，后处理，测试和提交。 下载训练数据后，运行python bias_correction.py input_dir以基于N4ITK（ ）执行偏场校正。 校正后的数据集将与原始数据集保存在同一文件夹中。 运行python generate_patches.py input_dir output_dir生成用于培训的补丁。 要训​​练模型，请运行python main.py --train=True --train_data_dir=train_patch_dir 。 或者，您可以修改main.py的默认参数，以便仅运行python ma
Brats(脑肿瘤分割)2018/2019第1名分割方案
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数据集简单介绍 训练集：335，验证集：125，测试集：166 标签图上的3个独立区域类别：ET(enhancing tumor)+ED(peritumoral edema)+NET(non-enhancing tumor) 评价时的3个有重叠的区域：WT(Whole Tumor)+TC(ET+NET)+ET 模态：T1,...
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脑肿瘤分割（BraTS）挑战集中于评估在多参数磁共振成像（mpMRI）扫描中分割脑肿瘤的最新方法。自成立以来，它的主要作用有两个方面：a）公开可用的数据集和b）公共基准。BraTS利用多机构术前mpMRI扫描，##说明：这个BraTS胶质瘤数据集它分年份，每一年份的数据集会有所不同，因为数据集会随着比赛的更新而更新，应该是从2012年开始的。最新的应该是2021年的。此外，为了明确该分割任务的临床相关性，BraTS 2018还通过对影像特征和机器学习（ML）算法的综合分析，重点预测患者的总体生存率。
MICCAI_BraTS201820192020数据集下载
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MICCAI_BraTS201820192020数据集下载 【下载地址】MICCAI_BraTS201820192020数据集下载 本仓库提供MICCAI_BraTS2018、2019和2020数据集的下载资源。该数据集是医学影像分析领域的重要资源，广泛用于脑肿瘤分割和分析的研究 ...
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医学图像分割数据集：BraTS 3d脑肿瘤图像、划分了2D 数据、并且划分了训练集和测试集
04-03
项目包含：BraTS 3d脑肿瘤图像、划分了2D 数据、并且划分了训练集和测试集 数据集为BRATS 3d，原始数据为nii.gz 文件，这里将数据在x轴进行切分，并且去除了前景区域不足0.03的数据，总共提取了1w多张图像 数据集总大小：162MB 数据集介绍：分为训练集、测试集 训练集：images图片目录+masks模板目录，8921张图片和8921个对应的mask图片 测试集：images图片目录+masks模板目录，3822张图片和3822个对应的mask图片 除此之外，包含一个图像分割的可视化脚本，随机提取一张图片，将其原始图片、GT图像、GT在原图蒙板的图像展示，并保存在当前目录下
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开源NLP标注工具及NLP数据集
AI 数据库me
03-26 3974
开源NLP标注工具技术分享 数据堂 AI-Lab 一、什么是标注平台 自然语言处理标注工具是指通过可视化界面，以清晰、快捷的方式对文本数据进行标注的工具，该工具通常以系统形式展现，包含前端展示、后端系统与数据库三部分组成。 二、自然语言标注平台能做什么 文本分类（对文本类型进行划分，如情感分类、企业类型分类等） 命名实体识别（对文本实体进行标注，如人名、地名、实体名等等） 关系抽取任务（对文本中词...
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Brat标注工具部属笔记简介安装brat环境下载brat安装包安装apache2安装配置寻找apache2 group安装standalone serverbrat设置数据集导入标注标签定义导入 简介 由于需要标注一些实体信息，所以在实验室的服务器上部署了一下brat，过程中参考了很多他人的文章，在这里简单记录一下部署的过程。 安装brat 环境 Linux python2.7(使用3.6的时候出现了错误，换了python2.7问题就解决了） apache2 下载brat安装包 进入主页 下载 点击右侧
NLP合集:教程/实体抽取/关系(三元组)抽取/文本分类/知识图谱/Bert系列/相似度判定/机器人问答/文本工具/竞赛方案精选/面试指南/NLP各类任务数据集等集合
qq_42189083的博客
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针对BraTS2018~2020的项目经验总结
步履不停
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自从4月份成功部署模型，实现自动分割算法落地应用后，便马不停蹄地致力于改进网络，提高分割精度，期间学习并复现了几种网络与实现了三维体数据的DataLoader和Cropping，记录一下以便不时之需； BraTS2018-No.1网络结构编码路径-卷积块解码路径--卷积块下采样Trick: VAE实现 网络结构 首先BraTS2018第一名方案的backbone与CNN类似，不同的是加入了decoder和VAE路径，前者结合Unet的skip concat作解码，还原到与原图像size相等的patch后，在
BRAT使用教程
最新发布
03-17
### BRAT 工具的使用教程 #### 工具概述 BRAT 是一款功能强大的工具，主要分为两种用途：一种是作为 **Beta Reviewer's Auto-update Tool (BRAT)** 针对 Obsidian 插件和主题开发者的自动化更新工具；另一种则是广泛应用于自然语言处理领域中的标注工具 Brat Rapid Annotation Tool。 以下是关于这两种工具的具体安装配置与操作指南： --- #### 一、Obsidian 的 Beta Reviewer's Auto-update Tool (BRAT) ##### 核心结构及启动说明 BRAT 主要用于简化 Obsidian 社区中插件和主题的新版本测试流程。其核心目录结构如下： - `config.json` 文件定义了项目的全局设置以及远程仓库地址。 - `.git/` 存储版本控制信息以便于同步最新更改。 - 测试文件夹通常命名为 `/tests/` 或类似的名称来存储临时数据[^1]。 ##### 安装步骤 虽然官方文档未提及具体依赖项，但一般情况下需要具备基础 Node.js 和 Git 支持环境才能正常运行此脚本程序。确保已正确安装上述软件之后按照以下命令执行初始化过程即可完成部署工作： ```bash npm install brat --save-dev node_modules/.bin/brat init ``` --- #### 二、Brat Rapid Annotation Tool (NLP 标注工具) ##### 下载与解压 前往官方网站获取最新稳定版压缩包并将其放置到目标服务器或者本地计算机上指定位置后再继续后续环节的操作前准备工作完毕后就可以正式开始了哦！记得检查Python解释器是否存在路径变量当中因为某些子模块可能需要用到它来进行额外的功能扩展支持比如导出特定格式的数据等等情况都需要提前做好准备才行呢😊[^2] 下载链接示例: https://brat.nlplab.org/releases/ 提取后的默认布局应该类似于这样: ``` ├── data/ │ └── examples/ ├── interfaces/ └── standalone.sh ``` ##### 启动服务端口监听模式 通过双击可执行文件(Windows平台下通常是`.bat`)或者是Linux/macOS系统里的shell脚本来快速开启web界面访问权限，默认绑定的是localhost:8000端口号除非另有修改否则无法直接从外部网络连接进来查看内容效果如何啦？让我们一起试试看吧！ ```bash ./standalone.sh ``` 打开浏览器输入网址 http://localhost:8000 即可见到登录页面啦~ 如果一切顺利的话现在你应该能够看到初始样例展示了😊[^3] --- ### 注意事项 无论是哪类应用场合都建议先仔细阅读对应的产品手册再动手实践以免造成不必要的麻烦哟~ ---
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