关于数据集

BUS-UCLM：乳腺超声病变分割数据集🎗️

概述🔬

BUS-UCLM 数据集包含来自 38 名患者的乳腺超声图像，专为病变分割研究而设计。该数据集共包含 683 张图像，分为良性（174 张）、恶性（90 张）和正常（419 张）。这些图像于 2022 年至 2023 年间使用西门子 ACUSON S2000TM 超声系统采集。地面实况分割蒙版以单独的 RGB 文件形式提供。

数据集内容📁

数据集包含：

• 图像： 683 张乳房超声图像，包括良性、恶性和正常病例。
• 分割蒙版：每张图像对应的 RGB 分割蒙版。绿色表示良性病变，红色表示恶性病变，黑色表示背景或正常乳腺组织。

注释详细信息📌

病变分割的基准数据以 RGB 图像的形式存储在单独的文件中。颜色编码如下：

• 绿色：良性病变
• 红色：恶性病变
• 黑色：背景或正常乳房组织

这些注释是由专业放射科医生创建的，确保训练和评估的高质量基本事实。

潜在用途💡

该数据集是研究以下领域的宝贵资源：

• 乳腺癌诊断：开发和评估用于区分超声图像中良性、恶性和正常乳腺组织的模型。🧠
• 病变检测：训练算法自动检测乳腺超声图像中是否存在病变。👀
• 医学图像分割：创建和测试分割模型以精确描绘病变边界。✂️
• 医疗保健应用：为计算机辅助诊断系统的开发做出贡献，以改善乳腺癌的筛查和诊断。👩‍⚕️
• 计算机视觉：为推进计算机视觉技术提供真实世界的医学成像数据集。🖼️

引用✍️

请按如下方式引用此数据集：

瓦莱兹，诺埃莉亚；布埃诺，格洛丽亚；丹尼兹，奥斯卡；里恩达，米格尔·安赫尔； Pastor, Carlos (2024)，“BUS-UCLM：乳腺超声病变分割数据集”，Mendeley Data，V1，doi：10.17632/7fvgj4jsp7.1

贡献者🧑‍🤝‍🧑

• 诺埃莉亚·瓦莱兹
• 格洛丽亚·布埃诺
• 奥斯卡·丹尼兹
• 米格尔·安赫尔·里恩达
• 卡洛斯·帕斯托

机构🏢

• 卡斯蒂利亚拉曼查大学
• 雷阿尔城综合医院

类别🏷️

乳腺癌、图像分割、物体检测、超声波、乳腺超声检查、实例分割

资金💰

本研究得到以下支持：

• 科学、创新和大学部 (PID2021-127567NB-I00)
• 欧盟下一代EU/PRTR

许可证📜

本数据集采用知识共享署名 4.0 国际许可协议 (CC BY 4.0)进行授权。此许可协议允许出于任何目的（包括商业用途）共享和改编本资料，但需注明作者。