引言“深度病变”数据集包含来自10594个 CT 扫描(研究)的32120个轴向 X射线计算机断层成像(CT)切片，其中包括4427个独特的患者。每张图像中有1-3个病灶，伴有边界框和大小测量，共计32,735个病灶。220GB 的完整数据以及大量的文档和一些测试代码都可以在官方网站的 https://nihcc.app.box.com/v/deeplesion/ # 数据中找到。病变注释是从美国国立卫生研究院的医疗影像储传系统(PACS)中挖掘出来的。还提供了一些元数据。内容包括:-文件夹“ Images _ png”: png 图像文件。我们使用格式“{耐心指数} _ {研究指数} _ {系列指数} _ {切片指数}”命名每个切片。“ png”，最后一个下划线为/或表示子文件夹。图像以无符号16位存储。应该从像素强度中减去32768，以获得原始的 Hounsfield 单位(HU)值。我们不仅提供包含病变注释的关键 CT 切片，还提供其3D 上下文(关键切片上下30mm 额外切片)。由于数据的大小(221 GB) ，该数据集只包含8 GB-DL _ info。Csv: 注释和元数据。请参阅下面的“注释”部分。# 鸣谢/参考如果你发现数据集对你的研究项目有用，请引用我们的 JMI 2018年论文:-柯岩，王，乐璐，罗纳德 · M · 萨默斯，“深度病变: 通过深度学习自动挖掘大规模病变注释和通用病变检测