北京工业大学 发布 HemSeg-200 数据集, 应用在 医学图像处理、深度学习 领域

北京工业大学 本次发布的数据集 HemSeg-200, HemSeg-200是由北京工业大学软件工程学院创建的数据集，包含222个脑部CT扫描的体素级注释，用于脑内出血的分割研究。数据集来源于RSNA 2019脑部CT出血挑战赛，经过精细的体素级注释，用于精确分割脑内和脑室内出血。该数据集支持了七种先进的医学图像分割算法的训练和评估，显著提高了这些严重出血的诊断和管理。数据集和代码公开可用，为深度学习模型的发展提供了宝贵的资源。

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