数据集概述
本数据集为用于肝脏肿瘤检测的计算机视觉数据集，包含三千三百九十七张经过预处理的CT图像。所有图像均采用YOLOv12格式进行标注，已按训练集、验证集和测试集划分。图像经过自动方向校正并统一调整为640×640像素分辨率，未应用数据增强技术。数据集总计包含六千七百九十七个文件。
文件详解
- 图像文件（Images）
- 文件名称： 遵循
train/images/5C_Tumor1071_jpg.rf.caa91599bd4209bdc4e71a1281a23bce.jpg等模式
- 文件格式： JPG
- 字段映射介绍： 包含肝脏CT扫描图像，文件名中的"Tumor"或"No-Tumor"标识图像是否包含肿瘤区域。
- 标注文件（Labels）
- 文件名称： 遵循
train/labels/5C_Tumor1073_jpg.rf.d86b4a1e489afed8f413f621fd7fba55.txt等模式
- 文件格式： TXT
- 字段映射介绍： 采用YOLOv12格式，包含目标边界框的归一化坐标信息，如类别标签和边界框中心点坐标、宽度高度等参数。
- 配置文件（Configuration）
- 文件名称：
data.yaml
- 文件格式： YAML
- 字段映射介绍： 包含数据集路径、类别名称等模型训练所需的配置信息。
- 说明文档（Documentation）
- 文件名称：
README.roboflow.txt, README.dataset.txt
- 文件格式： TXT
- 字段映射介绍： 提供数据集版本、导出信息、使用许可（CC BY 4.0）等元数据说明。
数据来源
Roboflow平台用户segmentasiliver
适用场景
- 医学影像分析: 用于开发基于深度学习的肝脏肿瘤自动检测与分割算法。
- 计算机视觉模型训练: 作为YOLOv12等目标检测模型的训练数据集，优化肿瘤识别性能。
- 医疗辅助诊断研究: 为临床医生提供AI辅助诊断工具的开发基础数据。
- 医学教育工具开发: 支持医学影像教学和培训系统的构建。
