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  • 【乳腺超声、乳腺钼靶、宫颈癌】等项目数据调研,及相关参考内容整理汇总


    本博客是一个笔记类的记录文档,主要是记录了在调研各个项目的过程中,遇到的几个常见问题,比如:

    1. 有哪些公开数据集?数据从哪些下载?
    2. 有哪些已经发表的论文,供我们展开项目的参考。通过这些论文,我们能知道前人在做这个项目的时候,遇到了哪些问题,是如何解决的?
    3. 有哪些开源的代码?主要是GitHub。
    4. 最终可能较为容易达到的指标是多少?

    这么一番下来,一会的功夫,你就对这一个大项目,有了整体的把握了。后续再展开工作和实施,也就会得心应手很多。

    如果恰巧你做的项目,本文有。那就太爽不过了,直接可以拿来借鉴,岂不快哉。

    一、乳腺超声内容整理

    1.1、数据集

    1

    1. Breast Ultrasound Images Dataset;下载地址2
    2. STU-Hospital

    处理和训练参考文档:点击这里直达链接

    1.2、可以参考的论文

    1. AAU-net: An Adaptive Attention U-net for Breast Lesions Segmentation in Ultrasound Images
    2. An RDAU-NET model for lesion segmentation in breast ultrasound images
    3. Breast Ultrasound Region of Interest Detection and Lesion Localisation
    4. Automated Breast Ultrasound Lesions Detection Using Convolutional Neural Networks
      • Dataset A comprises 306 (60 malignant and 246 benign) images;(Corresponding author: Moi Hoon Yap)
      • Dataset B comprises 163 (53 malignant and 110 benign) images

    1.3、可以参考的GitHub代码

    1. AAU-net 论文对应的代码

    1

    1. breast_ultrasound_lesion_segmentation_PyTorch,包括了对BUSI的数据处理

    1.4、可以参考的博客

    1. 基于VGGNet乳腺超声图像数据集分析

    1.5、简单任务需求

    一般来说,乳腺rads(即BI-RADS,乳腺影像报告和数据系统)分级标准是通过彩超检查,对乳腺病变的性质分为0-6,共七级。不同级别,表现是不同的。

    • BI-RADS 0:单一的影像学检查不能评价其性质或有无病变,需要结合其他影像学检查。
    • BI-RADS 1:检查结果呈阴性,未发现异常病变。乳腺超声显示乳腺结构清晰,无肿块、无皮肤增厚、无微钙化等。
    • BI-RADS 2:乳腺良性肿块(单纯囊肿、积乳囊肿、随访后无改变的纤维腺瘤、纤维脂肪腺瘤、脂肪瘤)和肯定的良性钙化,基本上可以排除恶性病变,可6~12个月随诊。
    • BI-RADS 3:年龄<40岁,肿块形态呈圆形或椭圆形;与皮肤平行或纵横比。
    • BI-RADS 4:恶性可能性2%~95%,需穿刺或者切除活检,此级可进一步分为4A、4B、4C。其中,
      • 4A:低度可疑病灶,包括可触摸到的,部分边缘清楚的实性肿块。恶性可能性2%~10%。
      • 4B:中度恶性可能,边界部分浸润的肿块或脂肪坏死,恶性可能性10%~50%;
      • 4C:恶性病变可能性很高,形态不规则、边缘浸润的实性肿块和蔟状分布的细小微粒簇钙化,恶性可能性50%~94%。
    • BI-RADS 5:符合8条中的3条,或3条以上者为5级,具备典型的恶性征象,高度可能为恶性,可能性≥95%。
      1. 形态不规则;
      2. 与皮肤不平行,纵横比>1(即宽<高);
      3. 边界不清(模糊、微小分叶、成角和(或)毛刺);
      4. 周边强回声的恶晕征;
      5. 两侧边缘不锐利或不规整的后方声影;
      6. 周围组织改变(Cooper氏韧带变直和增厚、正常结构分层中断或消失、皮肤增厚或凹陷);
      7. 微小(小于0.5mm)钙化;
      8. 内部有血流。
    • BI-RADS 6:已活检病理证实为恶性。

    二、宫颈癌风险智能诊断

    2.1、数据集

    数据集下载链接:

    kfbreader.zip	59.8MB	http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/kfbreader.zip
    labels.zip	210.29KB	http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/labels.zip
    neg_0.zip	10.74 	    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/neg_0.zip
    neg_1.zip	10.24GB	    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/neg_1.zip
    neg_2.zip	11.55GB	    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/neg_2.zip
    neg_3.zip	11.11GB	    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/neg_3.zip
    neg_4.zip	11.25GB	    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/neg_4.zip
    neg_5.zip	11.57GB	    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/neg_5.zip
    pos_0.zip	13.01GB	    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/pos_0.zip
    pos_1.zip	12.68GB	    http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/pos_1.zip
    pos_2.zip	12.85GB	    http://tianchi-com
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